Field nonuniformity correction for quantitative analysis of digitized mammograms
Notice bibliographique
Résumé
Several factors, including the heel effect, variation in distance from the x-ray source to points in the image and path obliquity contribute to the signal nonuniformity of mammograms. To best use digitized mammograms for quantitative image analysis, these field non-uniformities must be corrected. An empirically based correction method, which uses a bowl-shaped calibration phantom, has been developed. Due to the annular spherical shape of the phantom, its attenuation is constant over the entire image. Remaining nonuniformities are due only to the heel and inverse square effects as well as the variable path through the beam filter, compression plate and image receptor. In logarithmic space, a normalized image of the phantom can be added to mammograms to correct for these effects. Then, an analytical correction for path obliquity in the breast can be applied to the images. It was found that the correction causes the errors associated with field nonuniformity to be reduced from 14% to 2% for a 4 cm block of material corresponding to a combination of 50% fibroglandular and 50% fatty breast tissue. A repeatability study has been conducted to show that in regions as far as 20 cm away from the chest wall, variations due to imaging conditions and phantom alignment contribute to <2% of overall corrected signal.
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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 | 0,001 |
| 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 ».