Sci‐Fri AM: YIS‐04: Scatter correction of cone beam optical computed tomography for polymer gel dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
Optical computed tomography (OptCT) may become the preferred scanning method for gel dosimetry dose validations, due to its high sensitivity and relatively low cost. Cone beam computed tomography (CBCT) arrangements are advantageous because of reduced scan time. However, CBCT arrangements are more sensitive to errors associated with scatter than other CT configurations. Unfortunately in polymer gel dosimetry this problem is amplified as the primary mode of beam attenuation is through scatter. Thus, managing and reducing the effects of scatter remains an important challenge for cone beam OptCT. In this work we examine two schemes for reducing the effects of scatter in the Vista cone beam OptCT system. First, we employed a pair of anti-scatter polarizing planes to reduce the magnitude of stray light reaching the camera. Secondly, we implemented a beam stop array (BSA) sampling method -which has been successful in correcting for scatter in X-ray CBCT- to obtain scatter field measurements that are subtracted from CT projections removing veiling glare. While both implementations reduced scatter related artifacts, the BSA technique yielded greater improvement without obvious image degradation. Comparative studies between absorbing dye standards and colloidal scattering standards with the same spectrophotometric optical attenuation revealed that application of the BSA technique nullified OptCT measurement disagreements between scattering and absorbing systems. When the BSA scatter correction technique was applied to polymer gel dosimetry 3%3mm agreement rose from 79.2% to 99.82%. These findings underscore the strength of the BSA sampling technique and its utility in cone beam OptCT.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,276 | 0,090 |
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 ».