Data-Driven Image-Based Protocol for Brain PET Image Harmonization
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative FDG-PET brain imaging across multiple centers is challenged by inter-scanner variability, impacting the comparability of neuroimaging data. This study proposes a data-driven image-based harmonization protocol to address these discrepancies without relying on traditional phantom scans. The protocol uses spatially normalized FDG-PET brain images to estimate scanner-specific Gaussian smoothing filters, optimizing parameters via the structural similarity index (SSIM). Validation was performed using images from cognitively normal individuals and Alzheimer's disease patients from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. Results demonstrated robust harmonization at moderate target resolutions (8 and 10 mm FWHM), with filter estimates consistently within 1.2 mm of phantom-derived ground truths. However, at higher resolutions (6 mm FWHM), discrepancies reached up to 3 mm, reflecting reduced accuracy. These deviations were particularly evident for high-resolution scanners like HRRT, likely due to elevated noise levels and smaller sample sizes. The presented harmonization method effectively reduces inter-scanner variability in retrospective FDG-PET studies, especially valuable when phantom scans are unavailable. Nonetheless, the current limitations at finer resolutions underline the necessity for methodological refinements to meet the demands of evolving high-resolution PET imaging technologies.
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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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».