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Enregistrement W2060193743 · doi:10.1118/1.2358324

Characterization of scattered radiation in kV CBCT images using Monte Carlo simulations

2006· article· en· W2060193743 sur OpenAlexaff
G Jarry, D Moseley, Jeffrey H. Siewerdsen, Frank Verhaegen

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodCharacterization (materials science)Radiation transportMedical physicsDosimetryMedical imagingRadiationRadiation dosePhysicsOpticsStatistical physicsNuclear medicineComputer scienceMedicineMathematicsArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations187
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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