Model-based PSF and MTF estimation and validation from skeletal clinical CT images
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A method was developed to correct for systematic errors in estimating the thickness of thin bones due to image blurring in CT images using bone interfaces to estimate the point-spread-function (PSF). This study validates the accuracy of the PSFs estimated using said method from various clinical CT images featuring cortical bones. METHODS: Gaussian PSFs, characterized by a different extent in the z (scan) direction than in the x and y directions were obtained using our method from 11 clinical CT scans of a cadaveric craniofacial skeleton. These PSFs were estimated for multiple combinations of scanning parameters and reconstruction methods. The actual PSF for each scan setting was measured using the slanted-slit technique within the image slice plane and the longitudinal axis. The Gaussian PSF and the corresponding modulation transfer function (MTF) are compared against the actual PSF and MTF for validation. RESULTS: The differences (errors) between the actual and estimated full-width half-max (FWHM) of the PSFs were 0.09 ± 0.05 and 0.14 ± 0.11 mm for the xy and z axes, respectively. The overall errors in the predicted frequencies measured at 75%, 50%, 25%, 10%, and 5% MTF levels were 0.06 ± 0.07 and 0.06 ± 0.04 cycles/mm for the xy and z axes, respectively. The accuracy of the estimates was dependent on whether they were reconstructed with a standard kernel (Toshiba's FC68, mean error of 0.06 ± 0.05 mm, MTF mean error 0.02 ± 0.02 cycles/mm) or a high resolution bone kernel (Toshiba's FC81, PSF FWHM error 0.12 ± 0.03 mm, MTF mean error 0.09 ± 0.08 cycles/mm). CONCLUSIONS: The method is accurate in 3D for an image reconstructed using a standard reconstruction kernel, which conforms to the Gaussian PSF assumption but less accurate when using a high resolution bone kernel. The method is a practical and self-contained means of estimating the PSF in clinical CT images featuring cortical bones, without the need phantoms or any prior knowledge about the scanner-specific parameters.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».