A novel method for harmonization of PET image spatial resolution without phantoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The most common approach for estimating the spatial resolution of PET images in multi-center studies typically uses Hoffman phantom data as a surrogate. Specifically, the phantom-based matching resolution approach assumes that scanned phantom PET images are well approximated by a ground truth, noise-free digital phantom convolved with a Gaussian kernel of unknown size. The size of the kernel is then estimated by an exhaustive search on the amount of blurring needed to match the smoothed digital phantom to a particular scanned phantom image. Unfortunately, Hoffman phantom images may not always be readily available, and phantom-based approaches may yield sub-optimal results. We propose a new, computational approach that allows estimation of spatial resolution directly from the PET image itself. We generalized the so-called logarithmic intensity plots method to the 3D case to perform a spatial resolution estimation in both axial and in-plane directions of the PET images. The proposed approach was applied to two different cohorts. The first cohort consisted of [18F]florbetapir amyloid PET images and matching phantoms coming from a Phase II clinical trial and includes different scanner models and/or orientation and grid reconstructions. The second cohort included β-amyloid, FDG and tau PET images from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) study. We obtained in-plane and axial resolution estimators that vary between 3.5 mm and 8.5 mm for both PET and matching phantom images. In both cases, we obtained small across-subject variability in groups of images sharing the same PET scanner model and reconstruction parameters. For human PET images, we also obtained a strong cross-tracer and longitudinal consistency in the spatial resolution estimators. Our novel approach does not only eliminate the need for surrogate brain phantom data, but also provides a general framework that can be applied to a wide range of tracers and other image modalities, such as SPECT.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».