SU‐GG‐I‐46: An Automatic Region Detection Algorithm for Analyzing Module 1 of the ACR CT Accreditation Phantom
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A region identification algorithm has been developed to facilitate the automatic analysis of Module 1 of the ACR CT accreditation phantom. Method and Materials: The ACR CT accreditation phantom was scanned using a GE Lightspeed QX/i scanner, and a preliminary algorithm was developed to identify the centers of the air and bone‐mimicking areas in Module 1 of the phantom. The air and the “bone” regions in the CT image were first isolated by binarizing the image with a threshold of −500 and 800 HU, respectively. Next, a Canny edge detector was applied to the air‐only binary images to detect the edges, and the center of the phantom was then identified using a Hough‐based circular object detection algorithm. Lastly, the edge of the phantom was removed and the center of the air‐only region is subsequently detected. A similar procedure was used to identify the center of the “bone” region. Results: To assess the algorithm, the CT image from Module 1 of the ACR CT phantom was computationally rotated to various orientations. The centers of the air and “bone” regions were then located using the preliminary algorithm. The resulting averages for both regions were very reproducible (within 1 HU). Conclusion: The preliminary results above have demonstrated that the algorithm can robustly identify the centers of the air and bone regions. Once the centers of these two regions are located, the required ROIs can be extracted from the original CT image, and the required statistics computed. Since the phantom is a rigid object, this implies that the other areas of interest in Module 1 can be easily identified. This will be demonstrated in the presentation.
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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 ».