PETNormalizationFactorDistributionChecker

PET Normalization Factor Distribution Checker

instrumental RPH PET scanner state PET QC CSV→JSON URS & FS rule-based PET
Открыть подборку

Проверка распределения факторов нормализации PET

Проверяет статистическое распределение normalization factors и долю недопустимых или выбросных значений.

  • mean, median и standard deviation;
  • percentile range и min/max;
  • invalid count и outlier fraction.

Пределы распределения должны быть согласованы с моделью детекторного кольца и vendor export.

input.csv

ScannerID,NormalizationID,CheckDate,TotalFactors,MeanFactor,MedianFactor,StdDevFactor,MinFactor,MaxFactor,Percentile5,Percentile95,InvalidCount,OutlierFractionPercent
PET-SIEMENS-01,NORM-2026-07-22-V01,2026-07-22,1500000,1.002,1.001,0.05,0.85,1.25,0.92,1.08,0,0.5
PET-GE-02,NORM-2026-07-20-V05,2026-07-22,1200000,1.050,1.040,0.18,0.40,2.50,0.70,1.40,5,3.5
PET-PHILIPS-03,NORM-2026-07-21-V02,2026-07-22,1400000,0.990,0.995,0.04,0.90,1.10,0.93,1.06,0,0.2

URS & FS — пользовательские требования и функциональная спецификация

URS — требования пользователя

  • Утилита должна принимать input.csv с заголовками, указанными в контракте данных.
  • До расчёта утилита должна выявлять отсутствующие колонки, ошибки типов, пустые обязательные значения и нелогичные даты или диапазоны.
  • Утилита должна детерминированно выполнять функцию «Проверка распределения факторов нормализации PET».
  • Пределы и правила должны загружаться из утверждённого профиля либо быть явно зафиксированы в валидируемой версии.
  • Для каждой записи должен формироваться понятный итоговый статус: PASS, WARNING или FAIL, с указанием причины.
  • Результат должен сохранять исходные значения, вычисленные показатели, применённые пределы и отдельные статусы проверок.
  • Ошибка входных данных не должна возвращаться как успешный результат. Итог используется квалифицированным специалистом в рамках утверждённой процедуры.

FS — функциональная спецификация

  1. Запуск PETNormalizationFactorDistributionChecker.exe в demo-режиме или с аргументами input.csv output.json.
  2. Чтение UTF-8 CSV и сопоставление колонок с контрактом.
  3. Преобразование значений к ожидаемым типам и проверка обязательных полей.
  4. Выполнение расчётов и правил для функции «Проверка распределения факторов нормализации PET».
  5. Формирование массива отдельных checks и итогового статуса по принципу наихудшего результата.
  6. Запись machine-readable output.json; errors заполняется при невозможности корректного расчёта.

Пример input.csv

ScannerID,NormalizationID,CheckDate,TotalFactors,MeanFactor,MedianFactor,StdDevFactor,MinFactor,MaxFactor,Percentile5,Percentile95,InvalidCount,OutlierFractionPercent
PET-SIEMENS-01,NORM-2026-07-22-V01,2026-07-22,1500000,1.002,1.001,0.05,0.85,1.25,0.92,1.08,0,0.5
PET-GE-02,NORM-2026-07-20-V05,2026-07-22,1200000,1.050,1.040,0.18,0.40,2.50,0.70,1.40,5,3.5
PET-PHILIPS-03,NORM-2026-07-21-V02,2026-07-22,1400000,0.990,0.995,0.04,0.90,1.10,0.93,1.06,0,0.2

Минимальная структура output.json

{
  "utility": "PETNormalizationFactorDistributionChecker",
  "source": "input.csv",
  "status": "PASS|WARNING|FAIL",
  "derivedValues": {},
  "checks": [
    {
      "parameter": "example",
      "value": 0,
      "limit": "configured profile",
      "status": "PASS",
      "message": "criterion satisfied"
    }
  ],
  "errors": []
}

Минимальные OQ-сценарии

  • Строка в пределах профиля должна вернуть PASS.
  • Строка с нарушенным некритическим пределом должна вернуть WARNING или review-status.
  • Критическое нарушение должно вернуть FAIL либо соответствующее эксплуатационное решение.
  • Отсутствующая колонка, неверный тип или невозможная дата должны заполнить errors и не возвращать PASS.

Перед эксплуатацией

  • Сверить формулы и пределы с manufacturer documentation и утверждённым SOP.
  • Зафиксировать scanner model, software version и версию профиля.
  • После изменения executable, формул или профиля повторить затронутые тесты.
  • Хранить source CSV и JSON-результат вместе.

Входит в пакеты

PET Scanner State QC Suite

14 утилит для контроля состояния PET/PET-CT сканера: активность источников Ge-68/Ga-68, blank sinogram, эффективность детекторов, сбор и распределение факторов нормализации, назначение normalization file, тренды, энергетическое окно, TOF, attenuation-correction map, PET/CT cross-calibration и итоговое ежедневное решение.

Открыть

RPH use case: PET scanner state, gamma camera и radiation physics

Связанный слой medical-device/radiation-physics: PET detector QC, normalization, AC map, cross-calibration, TOF, gamma-camera uniformity, source strength и staff dose.

Открыть

RPH workflow: instruments, devices и radiation safety

PET/gamma-camera state, calibration, detector QC, energy window, TOF, shielding и radiation safety.

Открыть