An investigation of kV CBCT image quality and dose reduction for volume‐of‐interest imaging using dynamic collimation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The focus of this work was to investigate the improvements in image quality and dose reduction for volume-of-interest (VOI) kilovoltage-cone beam CT (CBCT) using dynamic collimation. METHODS: A prototype iris aperture was used to track a VOI during a CBCT acquisition. The current aperture design is capable of 1D translation as a function of gantry angle and dynamic adjustment of the iris radius. The aperture occupies the location of the bow-tie filter on a Varian On-Board Imager system. CBCT and planar image quality were investigated as a function of aperture radius, while maintaining the same dose to the VOI, for a 20 cm diameter cylindrical water phantom with a 9 mm diameter bone insert centered on isocenter. Corresponding scatter-to-primary ratios (SPR) were determined at the detector plane with Monte Carlo simulation using EGSnrc. Dose distributions for various sizes VOI were modeled using a dynamic BEAMnrc library and DOSXYZnrc. The resulting VOI dose distributions were compared to full-field distributions. RESULTS: SPR was reduced by a factor of 8.4 when decreasing iris diameter from 21.2 to 2.4 cm (at isocenter). Depending upon VOI location and size, dose was reduced to 16%-90% of the full-field value along the central axis plane and down to 4% along the axis of rotation, while maintaining the same dose to the VOI compared to full-field techniques. When maintaining constant dose to the VOI, this change in iris diameter corresponds to a factor increase of approximately 1.6 in image contrast and a factor decrease in image noise of approximately 1.2. This results in a measured gain in contrast-to-noise ratio by a factor of approximately 2.0. CONCLUSIONS: The presented VOI technique offers improved image quality for image-guided radiotherapy while sparing the surrounding volume of unnecessary dose compared to full-field techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».