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Enregistrement W1984473139 · doi:10.1118/1.4822484

Spatial frequency spectrum of the x‐ray scatter distribution in CBCT projections

2013· article· en· W1984473139 sur OpenAlexaff
Gregory Bootsma, Frank Verhaegen, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensMcGill UniversityPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodCone beam computed tomographyProjection (relational algebra)Fourier transformOpticsSpatial frequencyPhysicsMathematicsAlgorithmMathematical analysisStatisticsComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: X-ray scatter is a source of significant image quality loss in cone-beam computed tomography (CBCT). The use of Monte Carlo (MC) simulations separating primary and scattered photons has allowed the structure and nature of the scatter distribution in CBCT to become better elucidated. This work seeks to quantify the structure and determine a suitable basis function for the scatter distribution by examining its spectral components using Fourier analysis. METHODS: The scatter distribution projection data were simulated using a CBCT MC model based on the EGSnrc code. CBCT projection data, with separated primary and scatter signal, were generated for a 30.6 cm diameter water cylinder [single angle projection with varying axis-to-detector distance (ADD) and bowtie filters] and two anthropomorphic phantoms (head and pelvis, 360 projections sampled every 1°, with and without a compensator). The Fourier transform of the resulting scatter distributions was computed and analyzed both qualitatively and quantitatively. A novel metric called the scatter frequency width (SFW) is introduced to determine the scatter distribution's frequency content. The frequency content results are used to determine a set basis functions, consisting of low-frequency sine and cosine functions, to fit and denoise the scatter distribution generated from MC simulations using a reduced number of photons and projections. The signal recovery is implemented using Fourier filtering (low-pass Butterworth filter) and interpolation. Estimates of the scatter distribution are used to correct and reconstruct simulated projections. RESULTS: The spatial and angular frequencies are contained within a maximum frequency of 0.1 cm(-1) and 7/(2π) rad(-1) for the imaging scenarios examined, with these values varying depending on the object and imaging setup (e.g., ADD and compensator). These data indicate spatial and angular sampling every 5 cm and π/7 rad (~25°) can be used to properly capture the scatter distribution, with reduced sampling possible depending on the imaging scenario. Using a low-pass Butterworth filter, tuned with the SFW values, to denoise the scatter projection data generated from MC simulations using 10(6) photons resulted in an error reduction of greater than 85% for the estimating scatter in single and multiple projections. Analysis showed that the use of a compensator helped reduce the error in estimating the scatter distribution from limited photon simulations by more than 37% when compared to the case without a compensator for the head and pelvis phantoms. Reconstructions of simulated head phantom projections corrected by the filtered and interpolated scatter estimates showed improvements in overall image quality. CONCLUSIONS: The spatial frequency content of the scatter distribution in CBCT is found to be contained within the low frequency domain. The frequency content is modulated both by object and imaging parameters (ADD and compensator). The low-frequency nature of the scatter distribution allows for a limited set of sine and cosine basis functions to be used to accurately represent the scatter signal in the presence of noise and reduced data sampling decreasing MC based scatter estimation time. Compensator induced modulation of the scatter distribution reduces the frequency content and improves the fitting results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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