An opposite view data replacement approach for reducing artifacts due to metallic dental objects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To present a conceptually new method for metal artifact reduction (MAR) that can be used on patients with multiple objects within the scan plane that are also of small sized along the longitudinal (scanning) direction, such as dental fillings. METHODS: The proposed algorithm, named opposite view replacement, achieves MAR by first detecting the projection data affected by metal objects and then replacing the affected projections by the corresponding opposite view projections, which are not affected by metal objects. The authors also applied a fading process to avoid producing any discontinuities in the boundary of the affected projection areas in the sinogram. A skull phantom with and without a variety of dental metal inserts was made to extract the performance metric of the algorithm. A head and neck case, typical of IMRT planning, was also tested. RESULTS: The reconstructed CT images based on this new replacement scheme show a significant improvement in image quality for patients with metallic dental objects compared to the MAR algorithms based on the interpolation scheme. For the phantom, the authors showed that the artifact reduction algorithm can efficiently recover the CT numbers in the area next to the metallic objects. CONCLUSIONS: The authors presented a new and efficient method for artifact reduction due to multiple small metallic objects. The obtained results from phantoms and clinical cases fully validate the proposed approach.
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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 découle