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Enregistrement W1998455099 · doi:10.1118/1.3539575

The effects of compensator and imaging geometry on the distribution of x‐ray scatter in CBCT

2011· article· en· W1998455099 sur OpenAlexaff
Gregory Bootsma, Frank Verhaegen, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensMcGill UniversityPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesElekta
Mots-clésCone beam computed tomographyMonte Carlo methodDetectorOpticsFlat panel detectorPhysicsProjection (relational algebra)Field of viewScatteringMedical imagingComputed tomographyMathematicsComputer scienceArtificial intelligenceMedicineAlgorithmStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: X-ray scatter contributes significantly to image degradation in cone-beam CT (CBCT) reconstructed images in the form of CT number inaccuracy image artifacts and loss of contrast. The need for an understanding of the relationship between the scatter distribution and common imaging parameters (cone angle, air gap, filtration, object size) is an essential element to developing methods for efficiently correcting for the effects of scatter in CBCT. The first objective of this study is to validate the scatter distributions calculated using a CBCT Monte Carlo (MC) model against measured scatter estimates. The second objective is to use the CBCT MC model to investigate the effects of common imaging parameters and bowtie compensators on the resulting scatter distribution. METHODS: This investigation employs the use of a CBCT MC model, developed using the EGSnrc code, to simulate the primary and scatter fluence arriving at the detector. The simulation is validated against projection images, scatter-to-open field ratio (SOR), and scatter-to-primary ratio (SPR) measurements taken using a bench-top CBCT system. The CBCT MC model is used to simulate the scatter distribution arriving at the detector for different cone angles {1.4 degrees, 2.8 degrees, 5.7 degrees, and 11.3 degrees}, source-to-axis distances (SADs) {50, 75 and 100 cm}, and axis-to-detector distances (ADDs) {9, 18, 30, 44, 56 cm} for both a 16.4 and 30.6 cm diameter water cylinder. The effects of different bowtie filters are also simulated using the CBCT MC model for the aforementioned cylinder sizes. RESULTS: Profiles of the simulated and measured projection images agree within 6%. The measurements of the SOR and SPR, taken using beam stop techniques, show good agreement with the simulated results. Limitations of current beam stop techniques in estimating scatter profiles of objects with varying thickness are also demonstrated. A functional relationship between scatter (SOR, SPR) and air gap, cone angle is reported. The bowtie filter was found to have the beneficial effect of decreasing the magnitude of scatter in the projection images (SPR decreased by 56%) as well as altering the spatial distribution of the scatter. CONCLUSIONS: The CBCT MC model accurately simulates scatter and primary fluences in the CBCT imaging components and geometry. The CBCT MC model provides a useful tool in investigating the effects of varying CBCT imaging parameters on the scatter distribution. Increasing the air gap, decreasing the cone angle, and the use of bowtie filtration were all found to be effective ways to minimize scatter in CBCT. The bowtie filter was particularly effective in both minimizing the magnitude and modifying the spatial distribution of the scattered photons. This observation directs further research in optimizing bowtie filter design in an effort to minimize scatter induced artifacts.

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 enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,173

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations58
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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