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Enregistrement W1965796852 · doi:10.1118/1.4736420

Cascaded systems analysis of noise and detectability in dual‐energy cone‐beam CT

2012· article· en· W1965796852 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthJohns Hopkins University
Mots-clésIterative reconstructionSubtractionImage qualityQuantum noiseCone beam computed tomographyNoise (video)Medical imagingComputer scienceArtificial intelligenceOpticsPhysicsMathematicsMedicineRadiologyImage (mathematics)Computed tomographyQuantum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Dual-energy computed tomography and dual-energy cone-beam computed tomography (DE-CBCT) are promising modalities for applications ranging from vascular to breast, renal, hepatic, and musculoskeletal imaging. Accordingly, the optimization of imaging techniques for such applications would benefit significantly from a general theoretical description of image quality that properly incorporates factors of acquisition, reconstruction, and tissue decomposition in DE tomography. This work reports a cascaded systems analysis model that includes the Poisson statistics of x rays (quantum noise), detector model (flat-panel detectors), anatomical background, image reconstruction (filtered backprojection), DE decomposition (weighted subtraction), and simple observer models to yield a task-based framework for DE technique optimization. METHODS: The theoretical framework extends previous modeling of DE projection radiography and CBCT. Signal and noise transfer characteristics are propagated through physical and mathematical stages of image formation and reconstruction. Dual-energy decomposition was modeled according to weighted subtraction of low- and high-energy images to yield the 3D DE noise-power spectrum (NPS) and noise-equivalent quanta (NEQ), which, in combination with observer models and the imaging task, yields the dual-energy detectability index (d(')). Model calculations were validated with NPS and NEQ measurements from an experimental imaging bench simulating the geometry of a dedicated musculoskeletal extremities scanner. Imaging techniques, including kVp pair and dose allocation, were optimized using d(') as an objective function for three example imaging tasks: (1) kidney stone discrimination; (2) iodine vs bone in a uniform, soft-tissue background; and (3) soft tissue tumor detection on power-law anatomical background. RESULTS: Theoretical calculations of DE NPS and NEQ demonstrated good agreement with experimental measurements over a broad range of imaging conditions. Optimization results suggest a lower fraction of total dose imparted by the low-energy acquisition, a finding consistent with previous literature. The selection of optimal kVp pair reveals the combined effect of both quantum noise and contrast in the kidney stone discrimination and soft-tissue tumor detection tasks, whereas the K-edge effect of iodine was the dominant factor in determining kVp pairs in the iodine vs bone task. The soft-tissue tumor task illustrated the benefit of dual-energy imaging in eliminating anatomical background noise and improving detectability beyond that achievable by single-energy scans. CONCLUSIONS: This work established a task-based theoretical framework that is predictive of DE image quality. The model can be utilized in optimizing a broad range of parameters in image acquisition, reconstruction, and decomposition, providing a useful tool for maximizing DE-CBCT image quality and reducing 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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