Synchrotron-based coherent scatter x-ray projection imaging using an array of monoenergetic pencil beams
Notice bibliographique
Résumé
Traditional projection x-ray imaging utilizes only the information from the primary photons. Low-angle coherent scatter images can be acquired simultaneous to the primary images and provide additional information. In medical applications scatter imaging can improve x-ray contrast or reduce dose using information that is currently discarded in radiological images to augment the transmitted radiation information. Other applications include non-destructive testing and security. A system at the Canadian Light Source synchrotron was configured which utilizes multiple pencil beams (up to five) to create both primary and coherent scatter projection images, simultaneously. The sample was scanned through the beams using an automated step-and-shoot setup. Pixels were acquired in a hexagonal lattice to maximize packing efficiency. The typical pitch was between 1.0 and 1.6 mm. A Maximum Likelihood-Expectation Maximization-based iterative method was used to disentangle the overlapping information from the flat panel digital x-ray detector. The pixel value of the coherent scatter image was generated by integrating the radial profile (scatter intensity versus scattering angle) over an angular range. Different angular ranges maximize the contrast between different materials of interest. A five-beam primary and scatter image set (which had a pixel beam time of 990 ms and total scan time of 56 min) of a porcine phantom is included. For comparison a single-beam coherent scatter image of the same phantom is included. The muscle-fat contrast was 0.10 ± 0.01 and 1.16 ± 0.03 for the five-beam primary and scatter images, respectively. The air kerma was measured free in air using aluminum oxide optically stimulated luminescent dosimeters. The total area-averaged air kerma for the scan was measured to be 7.2 ± 0.4 cGy although due to difficulties in small-beam dosimetry this number could be inaccurate.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».