Performance characterization of a MVCT scanner using multislice thick, segmented cadmium tungstate‐photodiode detectors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Megavoltage computed tomography (MVCT) and megavoltage cone beam computed tomography (MVCBCT) can be used for visualizing anatomical structures prior to radiation therapy treatments to assist in patient setup and target localization. These systems are less susceptible to metal artifacts and provide better CT number linearity than conventional CT scanners. However, their contrast is limited by the properties of the megavoltage photons and the low detective quantum efficiency (DQE) of flat panel detector systems currently available. By using higher DQE, thick, segmented cadmium tungstate detectors, the authors can improve the low contrast detectability of a MVCT system. This in turn would permit greater soft tissue visualization for a given radiation dose, allowing MVCT to be used in more clinical situations. METHODS: This article describes the evaluation of our prototype system that uses thick, segmented detectors. In order to create images using a dose that would be acceptable for day to day patient imaging, the authors evaluated their system using the low intensity bremsstrahlung component of a 6 MeV electron beam. The system was evaluated for its uniformity, high contrast resolution, low contrast detectability, signal to noise ratio, contrast to noise ratio, and CT number linearity. RESULTS: The prototype system was found to have a high contrast spatial resolution of about 5 line pairs per cm, and to be able to visualize a 15 mm 1.5% contrast target with 2 cGy of radiation dose delivered. SNR2 vs radiation dose and mean pixel value vs electron density curves were linear. CONCLUSIONS: This prototype system shows a large improvement in low contrast detectability over current MVCBCT systems.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».