SU‐E‐I‐02: Characterizing Low‐Contrast Resolution for Non‐Circular CBCT Trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The use of non‐circular scanning trajectories with optimization‐basedreconstruction algorithms can be used in conjunction with non‐planaracquisition geometries for axial field‐of‐view (FOV) extension incone‐beam CT (CBCT). To evaluate the utility of these trajectories,quantitative image quality metrics should be evaluated. Low‐contrastresolution (LCR) and CT number accuracy are significant challenges forCBCT. With unprecedented axial coverage provided by thesetrajectories, measuring such metrics throughout the axial range iscritical. There are currently no phantoms designed to measurelow‐contrast resolution over such an extended volume. Methods: The CATPHAN (The Phantom Laboratory, Salem NY) is the current standardfor image quality evaluation. While providing several useful modulesfor different evaluation metrics, each module was designed to beevaluated in a single slice and not for comparison across axialpositions. To characterize the LCR and HU accuracy over an extendedaxial length, we have designed and built a phantom with evaluationmodules at multiple and adjustable axial positions. Results: The modules were made from a cast polyurethane resin. Holes rangingfrom 1/8 to 5/8 inch were added at a constant radius from the modulecenter into which rods of two different plastic materials were pressedto provide two nominal levels of contrast (1.0% and 0.5%). Largerholes were bored to accept various RMI plugs with known electrondensities for HU accuracy evaluation. The modules can be inserted intoan acrylic tube long enough to cover the entire axial FOV and theirpositions adjusted to desired evaluation points. Conclusion: This phantom allows us to measure the LCR and HU accuracy across theaxial coverage within a single acquisition. These metrics can be usedto characterize the impact different trajectories and reconstructionparameters have on clinically relevant image quality performancemetrics. Funding was provided in part by Varian Medical Systems and NIH R01 Grants Nos. CA158446, CA182264, EB018102, and EB000225. The contents of this poster are solely the responsibility of the authors and do not necessarily represent the official view of any of the supporting organizations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».