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Enregistrement W2037480429 · doi:10.1118/1.2370503

Thick, segmented ‐photodiode detector for cone beam megavoltage CT: A Monte Carlo study of system design parameters

2006· article· en· W2037480429 sur OpenAlexafffund
T. T. Monajemi, B. G. Fallone, S Rathee

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOpticsDetective quantum efficiencyPhotodiodeDetectorPhysicsMonte Carlo methodOptical transfer functionPhotonBeam (structure)Beam divergenceMaterials scienceBeam diameterImage qualityLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Megavoltage (MV) imaging detectors have been the focus of research by many groups in recent years. We have been working with segmented CdWO4 crystals in contact with photodiodes in our lab. The present study uses both x-ray and optical photon transport Monte Carlo simulations to analyze the effects of scintillation crystal height, septa material, beam divergence, and beam spectrum on the modulation transfer function, MTF(f) and zero frequency detective quantum efficiency, DQE(0), of a theoretical area detector. The theoretical detector is comprised of tall, segmented CdWO4 crystals and two dimensional photodiode arrays with a pitch of 1 mm and a fill factor of 72%. Increasing the crystal height above 10 mm does not result in an improvement in the DQE(0) if the reflection coefficient of the septa is less than 0.8. For a reflection coefficient of 0.975 for the septa, there is a continual gain in the DQE(0) up to 30 mm tall crystals. Similar calculations show that employing a 3.5 MV beam without a flattening filter increases the DQE(0) for 20 mm tall crystals by 9% compared to a typical 6 MV beam with a flattening filter. The severe degradations due to beam divergence on MTF(f) are quantified and suggest the use of focused detectors in MV imaging. It is found that when the effect of optical photons is considered, the presence of divergence can appear as a shift in the location of the input signal as well as loss of spatial resolution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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