Image filtering for improved dose resolution in CT polymer gel dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
X-ray computed tomography (CT) has been established as a feasible method of performing dosimetry using polyacrylamide gels (PAGs). A small density change occurs in PAG upon irradiation that provides contrast in PAG CT images. However, low dose resolution limits the clinical usefulness of the technique. This work investigates the potential of using image filtering techniques on PAG CT images in order to reduce image noise and improve dose resolution. CT image noise for the scanner and protocol used for the gel images is analyzed and found to be Gaussian distributed and independent of the contrast level in the images. As a result, several filters for reducing spatially invariant noise are investigated: mean, median, midpoint, adaptive mean, alpha-trimmed mean, sigma mean, and a relatively new filter called SUSAN (smallest univalue segment assimilating nucleus). All filters are applied, using 3x3, 5x5, and 7x7 pixel masks, to a CT image of a PAG irradiated with a stereotactic radiosurgery dose distribution. The dose resolution within 95% confidence (D(delta)95%) is calculated and compared for each filtered image, as well the unfiltered image. In addition, the ability of the filters to maintain the spatial integrity of the dose distribution is evaluated and compared. Results clearly indicate that the filters are not equal in their ability to improve D(delta)95% or in their effect on the spatial integrity of the dose distribution. In general, increasing mask size improves D(delta)95% but simultaneously degrades spatial dose information. The mean filter provides the greatest improvement in D(delta)95%, but also the greatest loss of spatial dose information. The SUSAN, mean adaptive, and alpha-trimmed mean filters all provide comparable, but slightly poorer dose resolution. In addition, the SUSAN and adaptive filters both excel at maintaining the spatial distribution of dose and overall are the best performing filters for this application. The midpoint filter, normally useful for Gaussian noise, is poor all-round, dramatically distorting the dose distribution for masks greater than 3x3. The median filter, a common edge preserving noise reduction filter, performs moderately well, but artificially increases high dose gradients. The sigma filter preserves the spatial distribution of dose very well but is least effective at improving dose resolution. In summary, dose resolution can be significantly improved in CT PAG dosimetry through postprocessing of CT images using spatial noise reduction filters. However, such filters are not equal in their ability to improve dose resolution or to maintain the spatial integrity of the dose distribution and an appropriate filter must be chosen depending on clinical demands of the application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».