KCI등재
SCOPUS
How Do the More Recent Reconstruction Algorithms Affect the Interpretation Criteria of PET/CT Images?
저자
Antonella Matti (S.Orsola-Malpighi Hospital) ; Giacomo Maria Lima (S.Orsola-Malpighi Hospital) ; Cinzia Pettinato (S.Orsola-Malpighi Hospital) ; Francesca Pietrobon (S.Martino Hospital) ; Felice Martinelli (S.Martino Hospital) ; Stefano Fanti (S.Orsola-Malpighi Hospital)
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학술지명
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2019
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English
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등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
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학술저널
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216-222(7쪽)
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Purpose Recently, a new Bayesian Penalized Likelihood (BPL) Reconstruction Algorithm was introduced by GE Healthcare, Q.Clear; it promises to provide better PET image resolution compared to the widely used Ordered Subset Expectation Maximization (OSEM). The aimof this study is to compare the performance of these two algorithms on several types of findings, in terms of image quality, lesion detectability, sensitivity, and specificity.
Methods Between September 6th 2017 and July 31st 2018, 663 whole body 18F-FDG PET/CT scans were performed at the Nuclear Medicine Department of S. Martino Hospital (Belluno, Italy). Based on the availability of clinical/radiological follow-up data, 240 scans were retrospectively reviewed. For each scan, a hypermetabolic finding was selected, reporting both for OSEM and Q.Clear: SUVmax and SUVmean values of the finding, the liver and the background close to the finding; size of the finding; percentage variations of SUVmax and SUVmean. Each finding was subsequently correlated with clinical and radiological follow-up, to define its benign/malignant nature.
Results Overall, Q.Clear improved the SUVvalues in each scan, especially in small findings (< 10mm), high SUVmax values (≥ 10), and medium/low backgrounds. Furthermore, Q.Clear amplifies the signal of hypermetabolic findings without modifying the background signal, which leads to an increase in signal-to-noise ratio, improving overall image quality. Finally, Q.Clear did not affect PET sensitivity or specificity, in terms of number of reported findings and characterization of their nature.
Conclusions Q.Clear is an iterative algorithm that improves significantly the quality of PET images compared to OSEM, increasing the SUVmax of findings (in particular for small findings) and the signal-to-noise ratio. However, due to the intrinsic characteristics of this algorithm, it will be necessary to adapt and/or modify the current interpretative criteria based of quantitative evaluation, to avoid an overestimation of the disease burden.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2016-12-26 | 학술지명변경 | 한글명 : Nuclear Medicine and Molecular Imaging -> Nuclear Medicine and Molecular Imaging 외국어명 : 미등록 -> Nuclear Medicine and Molecular Imaging | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-03-12 | 학술지명변경 | 한글명 : 핵의학 분자영상 -> Nuclear Medicine and Molecular Imaging | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.06 | 0.06 | 0.06 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.09 | 0.08 | 0.275 | 0 |
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