WE-G-141-07: Feasibility of Using a Grid to Detect and Correct the Geometric Variations in Flat-Panel Based Cone Beam CT
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To study the feasibility of using a grid, shown previously to mitigate the scatter problem, to detect and correct geometric variations in flat-panel-based cone beam CT (CBCT) imaging. Methods: The study was performed on the CBCT system of a Varian Trilogy linac. The grid was located before the imaging object and attached to the bowtie-filter with a source-to-grid distance (SGD) of 40–50 cm. We first studied the correlations in geometric variation between the grid, bowtie-filter, source and imager. The grid position was represented by BBs in a plastic-plate replacing the grid. The bowtie-filter position was determined by a BB placed on its surface. The source and imager geometries were derived from the projections of 16 BBs in an IsoCal phantom using an in-house-developed computer program. Multiple scans were performed with different SGD in a 2-month period. Correlations were analyzed and used to predict the geometric variations of the bowtie-filter, source and imager from the grid variation obtained using a grid in a CatPhan scan. Results: The grid and bowtie-filter showed exactly same variations (up to 5 mm) in Y-direction during a 360° rotation, with a sine-like pattern superimposed by 1–2 mm random vibrations. The variation patterns were also sine-like curves in the X-direction. However, they were smooth and repeatable, with differences in phase and amplitude between the two, and the amplitude varying with SGD. The source and imager showed similar and repeatable 0.3–0.5 mm sine-like variation patterns. Based on these results, a model was developed to predict and correct the geometric variations in a CBCT scan with the grid. Conclusion: The preliminary results suggest that it is able to predict geometric variations of the CBCT system. Future study is underway to verify whether correction of these variations will improve the spatial resolution and mitigate the bowtie-filter variation-induced crescent artifact. The study is supported by NIH Grant Number 5 R01 CA166948-02.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».