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Multicenter Validation Of Population-Based Input Function With Non-Linear Mixed Effect Modeling For Voxel-Wise Quantification Of 18FFdg Metabolic Rate

机译: 18 F Fdg代谢率的Voxel-Wise量化的基于人群的输入函数的多中心验证与非线性混合效应建模

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摘要

Population-based input function (PBF) methods provide a less-invasive approach to the quantification of dynamic positron emission tomography (PET) images. PBF methods require the a priori creation of an input function template from a group of subjects who underwent full arterial blood sampling with the same radiotracer. The template is then calibrated using one or two blood samples from the subject under analysis. In this study we propose to generate the PBF template from a group of 8 subjects using a non-linear mixed effect approach and a new input function model. We validated our PBF approach using an independent[18F] FDG dataset of 25 subjects acquired in a different PET center. Results showed a high correlation (> 0.98) and low bias (mean percentage error=1.0 ± 3.1%) between the voxel-wise estimates of [18F] FDG net uptake rate (Ki) obtained with the measured input function and those obtained with the proposed PBF, supporting its use for the quantification of [18F] FDG images acquired in different PET centers.
机译:基于人群的输入函数(PBF)方法为动态正电子发射断层扫描(PET)图像的量化提供了一种侵入性较小的方法。 PBF方法要求先从一组使用相同的放射性示踪剂进行全动脉血采样的受试者中创建输入功能模板。然后使用来自被分析对象的一两个血液样本对模板进行校准。在这项研究中,我们建议使用非线性混合效应方法和新的输入函数模型从一组8个受试者中生成PBF模板。我们使用独立的方法验证了PBF方法 [18F] 在不同的PET中心获得的25名受试者的FDG数据集。结果显示,体素方向估计值之间的相关性高(> 0.98),偏倚性低(平均百分比误差= 1.0±3.1%)。 [18F] FDG净摄取率(K i )是通过测量的输入函数获得的,而通过建议的PBF获得的,则支持将其用于量化 [18F] 在不同的PET中心获取的FDG图像。

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