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Enregistrement W4389667299 · doi:10.1109/nssmicrtsd49126.2023.10338029

Simultaneous Perfusion-Metabolism Imaging with 18F-FDG Positron Emission Tomography

2023· article· en· W4389667299 sur OpenAlexaff
Kyung J. Chung, Haicun Shi, Ting‐Yim Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPositron emission tomographyPerfusionNuclear medicineCoefficient of variationPerfusion scanningFluorodeoxyglucoseBlood flowMedicineNuclear magnetic resonanceAlgorithmMathematicsPhysicsRadiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perfusion-glucose metabolism imaging with positron emission tomography (PET) has utility in cancer among other diseases in identifying a mismatch between vascular delivery of glucose and its utilization in tissue. PET perfusion-metabolism requires serial imaging with a flow radiotracer and18F-fluorodeoxyglucose (FDG), which is resource intensive. We hypothesized that perfusion and glucose metabolism can be simultaneously estimated with a flow-modified two-tissue compartment kinetic model (F2TCM) applied to FDG-PET studies. The F2TCM is a time-domain approximation to a distributed parameter (DP) model without a closed-form time domain solution. A basis function and exponential spectral analysis-based method were used to estimate the seven F2TCM parameters. We validated the F2TCM by estimating parameters from synthetic tissue time-activity curves generated with the DP model over 1024 trials of PET-like noise simulations. The mean ± standard deviation bias in estimated perfusion versus the ground truth over 1024 noise trials and ten DP parameter sets was -6.1 ± 5.7% with an average coefficient of variation of 24.6%. Bias and variation were likely from differences between the F2TCM and the DP model and lower signal-to-noise ratio, the latter which is partially mitigated in patient studies as dynamic images and maps are strongly filtered. Applying the F2TCM to a total body FDG-PET study of a patient with metastatic lung cancer, we observed a lung tumor with reduced perfusion and increased net uptake rate (Ki), indicating a mismatch between vascular delivery of glucose via perfusion versus its utilization and tumor energy demand. Parameter decrease was unique to perfusion as blood volume and K1(perfusion surrogates) were normal or elevated. Our novel contribution was to demonstrate the feasibility of perfusion-metabolism imaging from a single FDG-PET study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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