ASSESSMENT OF THE CHEST WALL THICKNESS OF THE LAWRENCE LIVERMORE TORSO PHANTOM USING A VOXEL IMAGE
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the methodology of measuring the chest wall thickness using the voxel image of the Lawrence Livermore National Lab (LLNL) torso phantom. The LLNL phantom is used as a standard to calibrate a lung counter consisting of a 2 × 2 array of germanium detectors. In general, an average thickness estimated from four counting positions is used as the chest wall thickness for a given overlay plate. For a given overlay, the outer chest surface differs from that of inner one, and the chest wall thickness varies from one position to other. The LLNL phantom with chest plate and C4 overlay plate installed was scanned with a CT (computed tomography) scanner. The image data, collected in DICOM (Digital Imaging and Communication) format, were converted to the MCNP input file by using the Scan2Mcnp program. The MCNP file was visualized and analyzed with the Moritz visual editor. An analytic expression was formulated and solved to calculate the chest wall thickness by using the point detector responses (F 5 tally of MCNP). To map the chest thickness, the entire chest wall was meshed into virtual grids of 1 cm width. A source and detector pair was moved along the inner and outer surface of the chest wall from right to left at different heights from neck to abdomen. For each height (z(k)), (x(i), y(j)) coordinates for the detector source pair were calculated from the visual editor and were scaled on-screen. For each (x(i), y(j), z(k)) position, a mesh thickness was measured from on-screen measurement and by solving the detector responses. The chest wall thicknesses at different positions on the outer surface of the chest were compared and verified using two methods.
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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 | 0,000 |
| 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 ».