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Enregistrement W2062241450 · doi:10.4236/jbise.2014.76036

Does Resampled Image Data Offer Quantitative Image Quality Benefit for Pediatric CT?

2014· article· en· W2062241450 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Science and Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHospital for Sick Children
Mots-clésImage resolutionImage qualityScannerImaging phantomMaterials scienceNoise (video)Image noiseContrast (vision)Coronal planeLimitingSignal-to-noise ratio (imaging)Contrast-to-noise ratioBiomedical engineeringNuclear medicineArtificial intelligenceComputer scienceOpticsImage (mathematics)MedicinePhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acquiring CT images with thin slices can improve resolution and detectability, but cause an increase in the image noise. To compensate for the additional image noise, the kVp or mA can be increased, which carries a dose penalty to the patient. We investigate the image quality achieved in MPR images reformatted from different slice thicknesses 0.625 mm and 5 mm, to determine if a thicker slice could be resampled to smaller thickness with minimal loss of image information. Catphan?600 phantom was imaged using selected kVp/mA settings (80 kVp/250 mA, 100 kVp/ 150 mA and 120 kVp/200 mA) to generate slices with thicknesses of 0.625 mm and 5 mm using a GE Discovery HD750 64-slice CT scanner to investigate the impact of the acquisition slice thickness on the overall image quality in MPRs. Measurements of image noise, uniformity, contrast-to-noise ratio (CNR), low contrast detectability and limiting spatial resolution were performed on axial and coronal multiplanar reformatted images (MPRs). Increased noise, reduced contrast-to-noise ratio, and improved limiting spatial resolution and low contrast detection were observed in 2 mm coronal MPRs generated with 0.625 mm thin slices when compared to the MPRs from 5 mm thick slices. If the 2 mm coronal MPRs acquired with 5 mm slices are resampled to 0.6 mm slice thickness, the reductions in limiting resolution and low contrast detection are compensated, although with reduced uniformity and increased image noise. Thick slice image acquisitions yield better CNR and less noise in the images, whereas thin slices exhibited improved spatial resolution and low contrast detectability. Retrospectively resampling into thinner slices before obtaining the coronal MPRs provided a balance between image smoothness and identifying fine image detail. Which approach provides the optimal image quality may also depend on the imaging task, size and composition of the features of interest, and radiologist preference.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,316 · 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