CBCT with specification of imaging dose and CNR by anatomical volume of interest
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A novel method has been developed for volume of interest (VOI) cone-beam CT (CBCT) imaging using a 2.35 MV/Carbon target linac imaging beam line combined with dynamic multileaf collimator sequences. METHODS: The authors demonstrate the concept of acquisition of multiple, separate imaging volumes, where volumes can be either completely separated or nested, and are associated with predetermined imaging dose and contrast-to-noise ratio (CNR) characteristics. Two individual MLC sequences were established in the planning system (Eclipse, Varian Medical) to collimate the beam according to a defined inner VOI (e.g., containing a target volume under image guidance) and an outer VOI (e.g., including surrounding landmarks or organs-at-risk). MLC sequences were interleaved as a function of gantry angle to produce a reconstructed CBCT image with nested VOIs. By controlling the ratio of inner-to-outer ratio of MLC segments (and thus Monitor Units) during acquisition, the relative dose and CNR in the two volumes can be controlled. Inner-to-outer ratios of 2:1 to 6:1 were examined. RESULTS: The concept was explored using an anatomical head phantom to assess image quality. A geometric phantom was used to quantify absolute dose and CNR values for the various sequences. The authors found that the dose in the outer VOI decreased by a functional relationship dependent on the inner-to-outer sequence ratio, while the CNR varied by the square root of dose, as expected. CONCLUSIONS: In this study the authors demonstrate flexibility in VOI CBCT by tailoring the imaging dose and CNR distribution in separate volumes within the patient anatomy. This would allow for high quality imaging of a target volume for alignment purposes, with simultaneous low dose imaging of the surrounding anatomy (e.g., for coregistration).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».