YRT-PET-NX: Development of a Plugin for an Open-Source PET Reconstruction Platform to Support the NeuroEXPLORER
Notice bibliographique
Résumé
Ultra-high resolution PET scanners offer multiple benefits to brain imaging for researchers and clinicians. The NeuroEXPLORER (NX) scanner, a brain-dedicated PET system with high resolution and high sensitivity, achieves exceptional image quality. These benefits, however, introduce challenges for image reconstruction in terms of speed, memory usage and need for accurate system modeling and motion correction. Open-source third-party image reconstruction tools can be a valuable substitute to manufacturer software to address these challenges, as well as to enable the evaluation of different modeling approaches and algorithms. In this work, the opensource PET reconstruction platform YRT-PET (Yale Reconstruction Toolkit for Positron Emission Tomography) is extended through a plugin to support the NX scanner. YRT-PET provides a scanner-agnostic reconstruction platform with research-oriented features. The YRT-PET-NX plugin integrates detector geometry, listmode packet decoding and scanner-specific corrections. We evaluated the performance by reconstructing a mini-Derenzo phantom, a non-human primate, and a human brain, comparing YRT-PET results with those from the vendor software and the MOLAR engine. Based on the mini-Derenzo reconstructions, comparable resolution was achieved, with a slight gain in peak-to-valley ratios. Across both non-human primate and human datasets, YRT-PET produced nearly-identical images. Time-activity curves for the non-human primate were quantitatively consistant, with a 5 - to 18 -fold reduction in reconstruction time due to GPU acceleration. These results demonstrate that the YRT-PET-NX plugin enables efficient and highquality reconstructions comparable to preexisting and established software. This work enables the features of YRT-PET alongside the high resolution of the NX. Future work aims to expand support for additional corrections such as randoms and scatter estimation.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,010 |
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 ».