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Enregistrement W1974737142 · doi:10.1118/1.1827751

Correction of XRII geometric distortion using a liquid‐filled grid and image subtraction

2004· article· en· W1974737142 sur OpenAlexaff
David W. Holdsworth, Steven I. Pollmann, Hristo N. Nikolov, Rebecca Fahrig

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtractionComputer visionGridArtificial intelligenceCalibrationDistortion (music)Contrast (vision)Computer scienceImage subtractionIntersection (aeronautics)Position (finance)OpticsImage processingMathematicsImage (mathematics)PhysicsGeometryBinary imageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

X-ray image intensifier (XRII) geometric distortion reduces the accuracy of image-guided procedures and quantitative image reconstructions. Due to the dependence of this error on the earth's magnetic field, the required correction is angle dependent, and calibration data should ideally be acquired simultaneously with clinical image data, at a specific orientation. We describe a technique to correct XRII geometric image distortion at any angular position during a stereotactic procedure. This approach uses a machined plastic grid, which contains channels that can be filled with iodinated contrast agent and subsequently flushed with water, providing contrast and mask images, respectively, of a geometric calibration grid. The standard image subtraction capabilities of conventional digital subtraction angiography devices can then be used to create a subtraction image of the iodine-filled channels, without any confounding anatomical structure. Grid-line intersection points are used to determine the control points that are required for a global polynomial correction algorithm, creating a correction map that is specific to the current angular position and XRII field of view (FOV). Tests with a clinical C-arm based XRII show that control points can be obtained with a precision of +/-0.053 mm, resulting in geometric correction accuracy of +/-0.152 mm, at a nominal FOV of 40 cm. While the precision and accuracy are both poorer than that achieved with a high-contrast steel-bead grid, the fact that the liquid grid can remain rigidly attached to the XRII during an entire procedure results in the establishment of an absolute detector coordinate system (referenced to the liquid-filled correction grid). The design of the liquid-filled channels allows the required control points to be introduced into the image or removed in about 30 s, avoiding the appearance of obscuring or confounding markers during clinical image acquisition, with a concurrent increase in patient dose of about 8% in the current design. Applications for this technique include stereotactic surgery, radiosurgery, x-ray stereogrammetry, and other image-guided procedures.

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)0,003
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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