A Shielding Free PET Insert for High Sensitivity PET/MRI of the Brain
Notice bibliographique
Résumé
This work outlines MRI compatibility tests of a shielding free PET insert for high sensitivity, cost effective PET/MRI imaging of the brain. The MRI compatibility of silicon photomultiplier based PET detectors, originally developed for an organ targeted PET camera, was explored through MRI and PET performance. To analyze the effect of passive and active PET modules on MRI performance, T1-weighted gradient echo images and B1 maps were acquired. The effect of passive and active MRI on PET performance was evaluated using, crystal maps, energy spectra, and images of a 22-Na point source. The average mean squared error between central slice B1 maps with and without passive PET detectors was 0.003 and the structural similarity index was 0.975. For the active PET experiment, these values were 0.054 and 0.891, respectively. There was no significant change in coefficient of variation of B1 intensity due to the active state of PET detectors. The PET crystal map results showed that the spatial distribution of events was not affected by the passive B0 field of the MRI or a simultaneous MRI acquisition. The same result was found for the peak position and full width at half maximum of the energy spectra in PET data. No difference was observed between trials in the reconstructed images of a 22 Na point source. Despite the lack of shielding, the MRI compatibility of Radialis PET detectors was supported by our results, suggesting they will be usable in the proposed PET insert for high sensitivity PET/MRI of the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».