Additional file 1 of Cross-validation study between the HRRT and the PET component of the SIGNA PET/MRI system with focus on neuroimaging
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Supplementary Figure 1: Representative images of the image quality phantom data for different reconstruction parameters. Color scales of the images were normalized based on the average background value multiplied by the respective sphere to background ratio. Supplementary Figure 2: RCs (a) and %BG variability (b) as a function of sphere diameter for the image quality phantom. PET/MR data were reconstructed with TOF, TOF with filter, TOF with PSF, and TOF with PSF and filter. 2 iterations and 28 subsets were used, respectively (GE recommendation for phantom data). Note the gap between spheres marks cold vs. hot spheres. Supplementary Figure 3: RCs (%) of the PET/MR (a) as a function of sphere diameter for the contrast phantom with (solid lines) and without TOF (dotted lines). Comparison of RCs (b) without TOF of the PET/MR (solid lines) to the HRRT (dotted lines). Note the gap between spheres marks cold vs. hot spheres. Supplementary Figure 4: RCs (%) (PET/MR (a), HRRT (b)) versus sphere diameter for the contrast phantom. Data were analyzed with a single slice ROI (solid lines), the standard NEMA analysis method, and with a spherical VOI matching the physical sphere diameter (dotted lines). Note the gap between spheres marks cold vs. hot spheres. Supplementary Figure 5: Voxel-wise correlation of the HRRT to PET/MR activity concentration for each subject ([11C]DTBZ, [18F]FDG, [11C]raclopride). The black line indicates the identity line, the red dotted line displays the linear regression of the values with the corresponding R2. Supplementary Table 1: RCs (a) and %BG variability (b) for the image quality phantom scanned on the PET/MR. Supplementary Table 2: RCs for the contrast phantom scanned on the PET/MR and HRRT. PET/MR data were reconstructed with and without TOF information.
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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 | 0,003 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,755 | 0,088 |
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 ».