SU‐E‐I‐77: A Phantom to Assess EIT/CT Imaging System
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Fusion of Electrical Impedance Tomography (EIT) and Computed Tomography (CT) can potentially provide functional EIT information along with high resolution anatomical information from CT. In this study, we have developed a phantom for evaluating an EIT/CT imaging system. Methods: An electrically conductive phantom was prepared by pouring a molten mixture of gelatin solution and glycerol into a cylindrical container. The mixture was then allowed to solidify. A cylindrical cavity was then created at the center of the medium. Sixteen electrodes were attached equi‐distantly around the phantom. A fixed current was injected through a pair of electrodes, and the induced boundary voltages across all pairs of neighboring electrodes were measured sequentially. The entire voltage measurement process was repeated for all combinations of electrodes through which the current was injected. EIT images were obtained from the boundary voltage data using EIDORS software. The CT data was acquired using a Phillips CT Scanner. EIT and CT data were also collected when the central cavity of the medium was filled with de‐ionized water and 0.9% saline separately. The two images were combined using the boundary and statistical information, extracted using the morphological image processing modules of Matlab. Image quality was evaluated by measuring the entropy of the CT, EIT and the fused images. Results: Phantom regions of saline and distilled water show distinct contrast as compared to CT which fails to differentiate the regions. The location of the contrast objects was found to match their expected locations with respect to CT. Conclusion: We have developed a phantom to assess EIT/CT image quality. The phantom can be extended to include measures such as signal to noise, contrast to noise, relative information content and geometric accuracy of an EIT/CT imaging system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».