Statistical list-mode image reconstruction for the high resolution research tomograph
Notice bibliographique
Résumé
We have investigated statistical list-mode reconstruction applicable to a depth-encoding high resolution research tomograph. An image non-negativity constraint has been employed in the reconstructions and is shown to effectively remove the overestimation bias introduced by the sinogram non-negativity constraint. We have furthermore implemented a convergent subsetized (CS) list-mode reconstruction algorithm, based on previous work (Hsiao et al 2002 Conf. Rec. SPIE Med. Imaging 4684 10-19; Hsiao et al 2002 Conf. Rec. IEEE Int. Symp. Biomed. Imaging 409-12) on convergent histogram OSEM reconstruction. We have demonstrated that the first step of the convergent algorithm is exactly equivalent (unlike the histogram-mode case) to the regular subsetized list-mode EM algorithm, while the second and final step takes the form of additive updates in image space. We have shown that in terms of contrast, noise as well as FWHM width behaviour, the CS algorithm is robust and does not result in limit cycles. A hybrid algorithm based on the ordinary and the convergent algorithms is also proposed, and is shown to combine the advantages of the two algorithms (i.e. it is able to reach a higher image quality in fewer iterations while maintaining the convergent behaviour), making the hybrid approach a good alternative to the ordinary subsetized list-mode EM algorithm.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».