Evaluation of scatter effects on image quality for breast tomosynthesis
Notice bibliographique
Résumé
Digital breast tomosynthesis uses a limited number of low-dose x-ray projections to produce a three-dimensional (3D) tomographic reconstruction of the breast. The purpose of this investigation was to characterize and evaluate the effect of scatter radiation on image quality for breast tomosynthesis. Generated by a Monte Carlo simulation method, scatter point spread functions (PSF) were convolved over the field of view (FOV) to estimate the distribution of scatter for each angle of tomosynthesis projection. The results demonstrated that in the absence of scatter reduction techniques, the scatter-to-primary ratio (SPR) levels for the average breast are quite high (~0.4 at the centre of mass), and increased with increased breast thickness and with larger FOV. Associated with such levels of x-ray scatter are cupping artifacts, as well as reduced accuracy in reconstruction values. The effect of x-ray scatter on the contrast, noise, and signal-difference-to-noise ratio (SDNR) in tomosynthesis reconstruction was measured as a function of tumour size. For example, the contrast in the reconstructed central slice of a tumour-like mass (14 mm in diameter) was degraded by 30% while the inaccuracy of the voxel value was 28%, and the reduction of SDNR was 60%. We have quantified the degree to which scatter degrades the image quality over a wide range of parameters, including x-ray beam energy, breast thickness, breast diameter, and breast composition. However, even without a scatter rejection device, the contrast and SDNR in the reconstructed tomosynthesis slice is higher than that of conventional mammographic projection images acquired with a grid at an equivalent total exposure.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».