An analytical approach to estimating the first order scatter in heterogeneous medium. II. A practical application
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the authors proposed an analytical scheme to estimate the first order x-ray scatter by approximating the Klein-Nishina formula so that the first order scatter fluence is expressed as a function of the primary photon fluence on the detector. In this work, the authors apply the scheme to experimentally obtained 6 MV cone beam CT projections in which the primary photon fluence is the unknown of interest. With the assumption that the higher-order scatter fluence is either constant or proportional to the first order scatter fluence, an iterative approach is proposed to estimate both primary and scatter fluences from projections by utilizing their relationship. The iterative approach is evaluated by comparisons with experimentally measured scatter-primary ratios of a Catphan phantom and with Monte Carlo simulations of virtual phantoms. The convergence of the iterations is fast and the accuracy of scatter correction is high. For a sufficiently long cylindrical water phantom with 10 cm of radius, the relative error of estimated primary photon fluence was within +/- 2% and +/- 4% when the phantom was projected with 6 MV and 120 kVp x-ray imaging systems, respectively. In addition, the iterative approach for scatter estimation is applied to 6 MV x-ray projections of a QUASAR and anthropomorphic phantoms (head and pelvis). The scatter correction is demonstrated to significantly improve the accuracy of the reconstructed linear attenuation coefficient and the contrast of the projections and reconstructed volumetric images generated with a linac 6 MV beam.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».