SU-FF-I-16: OSCaR: An Open-Source Cone-Beam CT Reconstruction Tool for Imaging Research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In spite of over twenty years of computerized tomography (CT) research since the well-known Feldkamp-Davis-Kress (FDK) method was first derived for three-dimensional Cone-Beam Computerized Tomographic (CBCT) reconstruction, there is a noticeable lack of practical software implementations available. Medical physics researchers needing CBCT reconstructions to prototype more advanced imaging techniques generally need to code the FDK method from scratch or adapt third-party code that may be sophisticated and inflexible. To address this gap in free software tools, the AAPM Imaging Research Subcommittee has supported the development of OSCaR, a simple-yet-flexible open-source Matlab FDK tool for algorithm development. Method and Materials: OSCaR includes open source, executable, and GUI software (Matlab; The MathWorks, Natick MA) for CBCT reconstructions from 2D projections. As a pre-processing stage, projection data are parsed from a standard data-file. Upon specification of a Field-Of-View (FOV), voxel size, and reconstruction filter, the 3D sinogram is filtered and back-projected to produce a 3D reconstruction. The final reconstruction can be exported to various data formats as specified by the user. Results: OSCaR accepts data in a variety of formats accessible to Matlab. A circular source-detector geometry is assumed, but OSCaR allows specification of the piercing point as a function of the projection angle. The aperture can be freely selected, as can the voxel size and the reconstruction filter. Visualization in 3D and in 2D (e.g., slices) is supported. Conclusion: OSCaR demonstrates flexibility, ease of use, and support of a broad range of input data formats. Upon completion of beta testing, the code will be freely available via the AAPM web-site to AAPM members. The software is intended for algorithm development and research purposes rather than for clinical or commercial use. The software provides a reference-able base of code to accelerate new imaging research in CBCT and facilitate multi-institutional collaboration.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».