Correcting organ motion artifacts in x‐ray CT systems based on tracking of motion phase by the spatial overlap correlator. II. Experimental study
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the experimental part of an investigation on tracking and eliminating organ motion artifacts in x-ray CT cardiac applications with emphasis on imaging coronary calcification. The system methodology consists of a software implementation of the spatial overlap correlator (SSOC) concept in x-ray CT scanners to track the net amplitude and phase of organ motion during the CT data acquisition process. A coherent sinogram synthesis (CSS) method is then used to identify the repeated phases of a periodic organ motion from the information provided by the SSOC process and hence synthesize a new sinogram with no motion effects. Since the SSOC scheme is capable of tracking cardiac motion, it identifies also the projection points associated with minimum amplitude cardiac motion effects. These points are used to identify a 180 degrees plus the fan angle sinogram for image reconstruction. This leads to a retrospective gating (RG) scheme that is based on the output of the SSOC process. Performance comparison of the proposed methodology with the retrospective ECG gating using real data sets with phantoms and human patients provides a performance assessment of the merits of the proposed methods. Real results demonstrate that the new methodology eliminates the requirement for ECG gating. Moreover, the CSS and the new RG methods do not require breath holding and they can be implemented in x-ray CT scanners to image coronary calcification and the heart's ventricles.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».