Characterization of scattered radiation in kV CBCT images using Monte Carlo simulations
Notice bibliographique
Résumé
Kilovoltage (kV) cone beam computed tomography (CBCT) images suffer from a substantial scatter contribution. In this study, Monte Carlo (MC) simulations are used to evaluate the scattered radiation present in projection images. These predicted scatter distributions are also used as a scatter correction technique. Images were acquired using a kV CBCT bench top system. The EGSnrc MC code was used to model the flat panel imager, the phantoms, and the x-ray source. The x-ray source model was validated using first and second half-value layers (HVL) and profile measurements. The HVLs and the profile were found to agree within 3% and 6%, respectively. MC simulated and measured projection images for a cylindrical water phantom and for an anthropomorphic head phantom agreed within 8% and 10%. A modified version of the DOSXYZnrc MC code was used to score phase space files with identified scattered and primary particles behind the phantoms. The cone angle, the source-to-detector distance, the phantom geometry, and the energy were varied to determine their effect on the scattered radiation distribution. A scatter correction technique was developed in which the MC predicted scatter distribution is subtracted from the projections prior to reconstruction. Preliminary testing of the procedure was done with an anthropomorphic head phantom and a contrast phantom. Contrast and profile measurements were obtained for the scatter corrected and noncorrected images. An improvement of 3% for contrast between solid water and a liver insert and 11% between solid water and a Teflon insert were obtained and a significant reduction in cupping and streaking artifacts was observed.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».