Assessment of dual time point protocols to produce parametric <i>K</i><sub>i</sub> images in FDG PET/CT: A virtual clinical study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose This simulation study investigated the feasibility of generating Patlak Ki images using a dual time point (DTP‐Ki) scan protocol involving two 3‐min/bed routine static PET scans and, subsequently, assessed DTP‐Ki performance for an optimal DTP scan time frame combination, against conventional Patlak Ki estimated from complete 0–93 min dynamic PET data. Methods Six realistic heterogeneous tumors of different characteristic spatiotemporal [18F]FDG uptake distributions for three noise levels commonly found in clinical studies and 20 noise realizations (N = 360 samples) were produced by analytic simulations of the XCAT phantom. Subsequently, DTP‐Ki images were generated by performing standard linear indirect Patlak analysis with t*‐min (Patlakt* = 12) using a scaled population‐based input function (sPBIF) model on 66 combinations of early and late 3‐min/bed static whole‐body PET reconstructed images. All DTP‐Ki images were evaluated against respective DTP‐Ki images estimated with Patlakt* = 12 and 0–93 min individual input functions (iIFs) and against gold standard Ki images estimated with Patlakt* = 12, 0–93 min iIFs and tissue time activity curves from all reconstructed WB passes 12–93 min post injection. The optimal combination of early and late frames, in terms of attaining the highest correlation between DTP‐Ki with sPBIF and gold standard Ki was also determined from a set of 66 different combinations of 2‐min early and late frames. Moreover, the performance of DTP‐Ki with sPBIF was compared against that of the retention index (RI) in terms of their correlation to the gold standard Ki. Finally, the feasibility and practicality of DTP protocol in the clinic were assessed through the analysis of nine patients. Results High correlations (>0.9) were observed between DTP‐Ki values from sPBIF and those from iIFs for all evaluated DTP protocols while the mean AUC difference between sPBIF and iIFs was less than 10%. The percentage difference of mean values between DTP‐Ki from sPBIF and from iIFs was less than 1%. DTP Ki from sPBIF exhibited significantly higher correlation with gold standard Ki, in contrast to RI, across all 66 DTP protocols (p < 0.05 using the two‐tailed t‐test by Williams) with the highest correlation attained for the 50‐53‐min early + 90‐93‐min late scan time frames (optimal DTP protocol). Conclusion Feasibility of generating Patlak Ki [18F] FDG images from an early and a late post injection 3‐min/bed routine static scan using a population‐based input function model was demonstrated and an optimal DTP scan protocol was determined. The results indicated high correlations between DTP‐Ki and gold‐standard Ki images that are significantly larger than those between RI and gold‐standard Ki.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».