Poster — Thur Eve — 01: The effect of the number of projections on MTF and CNR in Compton scatter tomography
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the dependence of the reconstructed image quality on the number of projections in multi‐projection Compton scatter tomography (MPCST). The conventional relationship between the projection number used for reconstruction and reconstructed image quality pertained to CT does not necessarily apply to MPCST, which can produce images from a single projection if the detectors have sufficiently high energy and spatial resolution. Methods: The electron density image was obtained using filtered‐backprojection of the scatter signal over circular arcs formed using Compton equation. The behavior of the reconstructed image quality as a function of the projection number was evaluated through analytical simulations and characterized by CNR and MTF. Results: The increase of the projection number improves the contrast with this dependence being a function of fluence. The number of projections required to approach the asymptotic maximum contrast decreases as the fluence increases. Increasing projection number increases the CNR but not spatial resolution. Conclusions: For MPCST using a 500eV energy resolution and a 2×2mm2 size detector, an adequate image quality can be obtained with a small number of projections provided the incident fluence is high enough. This is conceptually different from conventional CT where a minimum number of projections is required to obtain an adequate image quality. While increasing projection number, even for the lowest dose value, the CNR increases even though the number of photons per projection decreases. The spatial resolution of the image is improved by increasing the sampling within a projection rather than by increasing the number of projections.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».