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Enregistrement W1963815462 · doi:10.1118/1.2740466

Compensators for dose and scatter management in cone‐beam computed tomography

2007· article· en· W1963815462 sur OpenAlexaff
S. A. Graham, D Moseley, J. H. Siewerdsen, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésCone beam computed tomographyDetectorBeam (structure)OpticsImage-guided radiation therapyMedical imagingCone beam ctImage qualityNuclear medicineMedical physicsComputed tomographyPhysicsMedicineComputer scienceRadiologyArtificial intelligenceImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of compensators (e.g., bow-tie filters) designed for kV cone-beam computed tomography (CT) to reduce both scatter reaching the detector and dose to the patient is investigated. Scattered x rays reaching the detector are widely recognized as one of the most significant challenges to cone-beam CT imaging performance. With cone-beam CT gaining popularity as a method of guiding treatments in radiation therapy, any methods that have the potential to reduce the dose to patients and/or improve image quality should be investigated. Simple compensators with a design that could realistically be implemented on a cone-beam CT imaging system have been constructed to determine the magnitude of reduction of scatter and/or dose for various cone-beam CT imaging conditions. Depending on the situation, the compensators were shown to reduce x-ray scatter at the detector and dose to the patient by more than a factor of 2. Further optimization of the compensators is a possibility to achieve greater reductions in both scatter and dose.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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