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Enregistrement W2005248683 · doi:10.1118/1.2828186

Dual-energy imaging of the chest: Optimization of image acquisition techniques for the ‘bone-only’ image

2008· article· en· W2005248683 sur OpenAlex
Nicholas Shkumat, J. H. Siewerdsen, Samuel Richard, Narinder Paul, J. Yorkston, Richard Van Metter

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical imagingImage processingImage (mathematics)Dual energyComputer scienceImage qualityEnergy (signal processing)Computer visionMedical physicsRadiologyArtificial intelligenceNuclear medicineMedicinePhysicsOsteoporosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiments were conducted to determine optimal acquisition techniques for bone image decompositions for a prototype dual-energy (DE) imaging system. Technique parameters included kVp pair (denoted [kVp(L)/kVp(H)]) and dose allocation (the proportion of dose in low- and high-energy projections), each optimized to provide maximum signal difference-to-noise ratio in DE images. Experiments involved a chest phantom representing an average patient size and containing simulated ribs and lung nodules. Low- and high-energy kVp were varied from 60-90 and 120-150 kVp, respectively. The optimal kVp pair was determined to be [60/130] kVp, with image quality showing a strong dependence on low-kVp selection. Optimal dose allocation was approximately 0.5-i.e., an equal dose imparted by the low- and high-energy projections. The results complement earlier studies of optimal DE soft-tissue image acquisition, with differences attributed to the specific imaging task. Together, the results help to guide the development and implementation of high-performance DE imaging systems, with applications including lung nodule detection and diagnosis, pneumothorax identification, and musculoskeletal imaging (e.g., discrimination of rib fractures from metastasis).

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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