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Enregistrement W4416047134 · doi:10.1002/mp.70125

Harmonized low‐dose computed tomographic protocols for quantitative lung imaging using dose modulation and advanced reconstructions

2025· article· en· W4416047134 sur OpenAlexaff
Jarron Atha, Rachel L. Eddy, Junfeng Guo, John D. Newell, Mario Castro, Frank N. Ranallo, Sean B. Fain, Jessica C. Sieren, Eric A. Hoffman

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMedical imagingRadiation doseDosimetryComputed tomographyIterative reconstructionIntensity modulationModulation (music)Computed tomographic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quantitative computed tomography (QCT) lung imaging is employed in many multi-center studies. Standardized protocols have used fixed volumetric CT dose index (CTDIvol) adjusted for body mass index to minimize dose while accounting for participant size. Dose modulation and iterative/deep-learning reconstruction (IR/DLR) offer new opportunities for QCT standardization for a multi-center protocol. PURPOSE: To develop harmonized reduced dose lung QCT protocols implementing dose modulation and IR/DLR in the context of the Precision Intervention for Severe Asthma (PrecISE) multi-center study. METHODS: A low-dose protocol was first developed on one state-of-the-art scanner having similar quantitative characteristics to a widely used standard-dose protocol as a reference for establishing harmonized protocols for a range of CT systems across four major manufacturers and ten sites. An anthropomorphic chest phantom with outer chest plates (LUNGMAN Chest Phantom, Kyoto; 43.5 cm left-right, 22.9 cm anterior-posterior) and custom inserts containing differently attenuating materials was imaged using varying dose modulation and IR/DLR settings. Hounsfield Unit (HU), standard deviations (SD), and coefficient of variation (CoV) in multiple density standards, including standardized foams, lung tissue, air, and water were compared for measures of accuracy, noise, and precision. The in-plane and z-direction modulation transfer functions (MTF) were also derived from a cubic insert. Purpose-built segmentation software (Pulmonary Analysis Software Suite, PASS) assured sampling of similar regions of interest. Final protocols included dose modulation-IR/DLR combinations yielding target low-dose CTDIvol, which minimized HU mean differences and SD, and maximized MTF compared to the reference-standard. RESULTS: The low-dose protocols achieved a mean CTDIvol reduction of 54% ± 7% (range 42%-70%) compared with the current standard-dose (SPIROMICS and MESALung). Compared to the reference-standard, mean HU difference was 12.0 ± 9.2 HU (range 0.4-28.5 HU) for air and 1.9 ± 1.3 HU (range 0.0-4.5 HU) for water inserts across the other nine low-dose protocols, and HU SD was lower in nine of ten low-dose protocols compared to standard-dose. HU CoV for all 10 low-dose protocols were near 0 for air and ranged 2.3-33.4 for water. MTF measurements were 2.71-4.22 and 4.02-7.13 cycles/cm for 50% and 20% cutoffs, respectively, compared with 3.17-3.50 and 4.68-5.54 cycles/cm for standard-dose. CONCLUSION: We provide harmonized low-dose QCT protocols using manufacturers' current dose modulation and IR/DLR techniques to reduce radiation dose by up to 70% and broadly maintain measurement accuracy and precision suitable for multi-center studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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