Metal artifact suppression in megavoltage computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
There has been considerable interest in megavoltage CT (MVCT) imaging associated with the development of image guided radiation therapy. It is clear that MVCT can provide good image quality for patient setup verification with soft tissue contrast much better than noted in conventional megavoltage portal imaging. In addition, it has been observed that MVCT images exhibit considerably reduced artifacts surrounding metal implants (e.g., surgical clips, hip implants, dental fillings) compared to conventional diagnostic CT images (kVCT). When encountered, these artifacts greatly limit the usefulness of kVCT images, and a variety of solutions have been proposed to remove the artifacts, but these have met with only partial success. In this paper, we investigate the potential for CT imaging in regions surrounding metal implants using high-energy photons from a Cobalt-60 source and from a 4 MV linear accelerator. MVCT and kVCT images of contrast phantoms and a phantom containing a hip prosthesis are compared and analysed. We show that MVCT scans provide good fidelity for CT number quantification in the high-density regions of the images, and in the regions immediately adjacent to the metal implants. They also provide structural details within the high-density inserts and implants. Calculations will show that practical clinical MVCT imaging, able to detect 3% contrast objects, should be achievable with doses of about 2.5cGy. This suggests that MVCT not only has a role in radiotherapy treatment planning and guidance, but may also be indicated for surgical guidance and follow-up in regions where metal implants cannot be avoided.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».