Optimizing 131I-mIBG Dosimetry: Validation of Simplified Time-Point and Segmentation Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To evaluate simplified dosimetry methods for 131 I-mIBG therapy that maintain agreement with reference method while reducing clinical workflow burdens, particularly beneficial for pediatric applications. Methods In 24 patients, we implemented a hybrid protocol combining planar whole-body scans (1, 24, 48 h p.i.) with 24 h SPECT/CT for whole-body and liver dosimetry. Three liver segmentation methods were compared on SPECT/CT: whole-organ manual delineation (reference), 4 mL homogeneous sphere, and 4 mL peak sphere. To estimate time-integrated activity coefficients (TIACs) we modeled biokinetics with monoexponential using: full three-time-point data (reference), reduced combinations (1–2, 1–3, 2–3), Hänscheid single-time-point method, and population-based half-lives. Statistical analysis included linear mixed-effects modeling for segmentation comparisons and Bland-Altman analysis for TIAC method validation. Results The median absorbed dose was 0.36 mGy/MBq for liver and 0.09 mGy/MBq for whole-body. Among simplified protocols, dual-time-point 24–48 h imaging demonstrated the least bias, with liver absorbed doses showing − 0.02 mGy/MBq (limits of agreement: -0.08 to 0.04 mGy/MBq) and whole-body absorbed doses 0.001 mGy/MBq (limits of agreement: -0.004 to 0.005 mGy/MBq) compared to the full three-time-point reference results. Among single-time-point methods, for both liver and whole-body, the Hänscheid approach applied at 48 h demonstrated superior performance. The 4 mL peak sphere overestimated absorbed doses by 69% versus whole-organ delineation (0.61 vs. 0.36 mGy/MBq, p < 0.001), and homogeneous spheres underestimated by 8% (0.33 vs. 0.36 mGy/MBq, p = 0.046). Conclusions Clinically feasible 131 I-mIBG dosimetry can be achieved through: (1) dual 24 h/48 h imaging (< 6% mean bias), (2) single 48 h Hänscheid method (< 6% mean bias), and (3) homogeneous sphere liver segmentation ( < 8% mean difference from reference).
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 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 | 0,005 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».