The effect of skin thickness determined using breast CT on mammographic dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
The effect of breast skin thickness on dosimetry in mammography was investigated. Breast computed tomography (CT) acquisition techniques, combined with algorithms designed for determining specific breast metrics, were useful for estimating skin thickness. A radial-geometry edge detection scheme was implemented on coronal reconstructed breast CT (bCT) images to measure the breast skin thickness. Skin thickness of bilateral bCT volume data from 49 women and unilateral bCT volume data from 2 women (10 healthy women and 41 women with BIRADS 4 and 5 diagnoses) was robustly measured with the edge detection scheme. The mean breast skin thickness (+/-inter-breast standard deviation) was found to be 1.45 +/- 0.30 mm. Since most current published normalized glandular dose (DgN) coefficients are based on the assumption of a 4-mm breast skin thickness, the DgN values computed with Monte Carlo techniques will increase up to 18% due to the thinner skin layers (e.g., 6-cm 50% glandular breast, 28 kVp Mo-Mo spectrum). The thinner skin dimensions found in this study suggest that the current DgN values used for mammographic dosimetry lead to a slight underestimate in glandular dose.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».