Spectral virtual non‐contrast imaging assisted by artificial intelligence segmentation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The purpose of this study is to adapt a Bayesian dual‐virtual non‐contrast (VNC) method by integrating prior anatomical knowledge from AI‐based multi‐organ segmentation and to generalize it for spectral photon‐counting CT (PCCT) with an arbitrary number of energy channels. Methods A previously proposed Bayesian VNC method is reformulated for any number of energies and adapted for integration with AI segmentation. TotalSegmentator, an open‐access whole‐body AI segmentation model, is used to provide spatial priors. The method is applied to simulated contrast‐enhanced dual‐energy CT (DECT) and PCCT datasets from eight virtual patients, with and without AI segmentation. Key radiotherapy‐relevant parameters such as electron density () and proton stopping power ratio (SPR) are estimated and compared to ground truth values. Additional results are obtained for non‐contrast scans by setting contrast agent uptake to zero. Results AI‐based segmentation improved the accuracy of parameter estimation for both DECT and PCCT, with a more pronounced effect for PCCT. The combination of high spectral resolution and anatomical priors led to reduced RMS errors in SPR and . Mean absolute water‐equivalent path length (WEPL) errors confirmed the superiority of segmentation‐assisted PCCT over other methods. Conclusion This proof of concept demonstrates a flexible, AI‐assisted Bayesian framework for extracting quantitative information from contrast‐enhanced spectral CT. By integrating AI segmentation and generalizing to PCCT, the method shows improved tissue characterization, suggesting the value of AI in extracting quantitative information beyond DECT. Further validation on clinical datasets is needed. Background Quantitative VNC methods offer the potential to extract radiotherapy‐related parameters from contrast‐enhanced spectral CT without the need for additional non‐contrast imaging. However, the inherently ill‐posed nature of tissue characterization from limited spectral data remains a major limitation, which requires advanced techniques.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».