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Enregistrement W2020423219 · doi:10.1117/12.595886

Achieving high-resolution soft-tissue imaging with cone-beam CT: a two-pronged approach for modulation of x-ray fluence and detector gain

2005· article· en· W2020423219 sur OpenAlexaff
S. A. Graham, J. H. Siewerdsen, D Moseley, H. Keller, Nicholas Shkumat, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthVarian Medical Systems
Mots-clésDetectorCone beam computed tomographyFlat panel detectorImaging phantomComputer scienceDynamic rangeImage resolutionVisualizationMedical imagingBiomedical engineeringMedical physicsOpticsComputer visionArtificial intelligencePhysicsEngineeringComputed tomographyMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cone-beam computed tomography (CBCT) presents a highly promising and challenging advanced application of flat-panel detectors (FPDs). The great advantage of this adaptable technology is in the potential for sub-mm 3D spatial resolution in combination with soft-tissue detectability. While the former is achieved naturally by CBCT systems incorporating modern FPD designs (e.g., 200 - 400 um pixel pitch), the latter presents a significant challenge due to limitations in FPD dynamic range, large field of view, and elevated levels of x-ray scatter in typical CBCT configurations. We are investigating a two-pronged strategy to maximizing soft-tissue detectability in CBCT: 1) front-end solutions, including novel beam modulation designs (viz., spatially varying compensators) that alleviate detector dynamic range requirements, reduce x-ray scatter, and better distribute imaging dose in a manner suited to soft-tissue visualization throughout the field of view; and 2) back-end solutions, including implementation of an advanced FPD design (Varian PaxScan 4030CB) that features dual-gain and dynamic gain switching that effectively extends detector dynamic range to 18 bits. These strategies are explored quantitatively on CBCT imaging platforms developed in our laboratory, including a dedicated CBCT bench and a mobile isocentric C-arm (Siemens PowerMobil). Pre-clinical evaluation of improved soft-tissue visibility was carried out in phantom and patient imaging with the C-arm device. Incorporation of these strategies begin to reveal the full potential of CBCT for soft-tissue visualization, an essential step in realizing broad utility of this adaptable technology for diagnostic and image-guided procedures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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