Clinical Evaluation of BSREM Reconstruction in Pediatric Oncology Using [ <sup>18</sup> F]FDG PET/CT
Notice bibliographique
Résumé
Recent technologic advancements in PET, including silicon photomultipliers and block-sequential regularized expectation maximization (BSREM) tools, have allowed for renewed assessment of the optimal acquisition and reconstruction parameters in pediatric imaging. This work evaluates the performance of BSREM reconstruction and varied count density (CD) in digital [<sup>18</sup>F]FDG PET/CT to investigate the feasibility of reducing the injected activity or duration of acquisition in children with cancer. <b>Methods:</b> Five hundred unique reconstructions from 20 pediatric patients evaluated with PET/CT per clinical standard of care (SOC) were included in this retrospective study. Three-dimensional, whole-body imaging was acquired on a silicon photomultiplier PET/CT system in list mode with time-of-flight modeling. Imaging volumes were reconstructed with varying time per bed position (180, 120, 90, 60, and 45 s) to simulate a range of CDs using conventional iterative techniques (ordered-subset expectation maximization) and BSREM with varied regularization strength (β, 175–700). Two pediatric nuclear medicine physicians individually scored all studies, with patient information, reconstruction method, and CD concealed, rating technical quality and overall diagnostic satisfaction on a 5-point Likert scale. Quantitative SUV measurements on all reconstructions were compared with the clinical SOC. <b>Results:</b> Reconstruction with BSREM with a β of 500 or greater significantly improved overall scores across all CDs when compared with ordered-subset expectation maximization. Noise performance improved after application of a higher regularization parameter. Spatial resolution (sharpness) was greatest with a β of 350. Mean overall image quality at 25% CD using a β of 500 or greater was considered diagnostic. Mean liver and blood-pool SUV-to-noise ratio performed best with the highest β and CD. SUV<sub>max</sub> behavior was complex, varying with reconstruction strength and CD, with measurements at β of 500 or greater differing from the SOC by no more than 15% across all CDs, and specific combinations varying by 10% or less. <b>Conclusion:</b> Clinical evaluation of whole-body [<sup>18</sup>F]FDG PET/CT in pediatric patients was diagnostic at all reductions in CD when using BSREM with a β of 500 or greater. Quantitative performance was variable, yet SUV<sub>max</sub> differences of 10% or less were achievable with the appropriate selection of acquisition and reconstruction parameters. This study found that customized imaging parameters can reduce injected activity (radiation dose) and imaging time to best suit the pediatric patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».