An iterative three‐dimensional electron density imaging algorithm using uncollimated Compton scattered x rays from a polyenergetic primary pencil beam
Notice bibliographique
Résumé
X-ray film-screen mammography is currently the gold standard for detecting breast cancer. However, one disadvantage is that it projects a three-dimensional (3D) object onto a two-dimensional (2D) image, reducing contrast between small lesions and layers of normal tissue. Another limitation is its reduced sensitivity in women with mammographically dense breasts. Computed tomography (CT) produces a 3D image yet has had a limited role in mammography due to its relatively high dose, low resolution, and low contrast. As a first step towards implementing quantitative 3D mammography, which may improve the ability to detect and specify breast tumors, we have developed an analytical technique that can use Compton scatter to obtain 3D information of an object from a single projection. Imaging material with a pencil beam of polychromatic x rays produces a characteristic scattered photon spectrum at each point on the detector plane. A comparable distribution may be calculated using a known incident x-ray energy spectrum, beam shape, and an initial estimate of the object's 3D mass attenuation and electron density. Our iterative minimization algorithm changes the initially arbitrary electron density voxel matrix to reduce regular differences between the analytically predicted and experimentally measured spectra at each point on the detector plane. The simulated electron density converges to that of the object as the differences are minimized. The reconstruction algorithm has been validated using simulated data produced by the EGSnrc Monte Carlo code system. We applied the imaging algorithm to a cylindrically symmetric breast tissue phantom containing multiple inhomogeneities. A preliminary ROC analysis scores greater than 0.96, which indicate that under the described simplifying conditions, this approach shows promise in identifying and localizing inhomogeneities which simulate 0.5 mm calcifications with an image voxel resolution of 0.25 cm and at a dose comparable to mammography.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».