Order of magnitude reduction of fluoroscopic x-ray dose
Notice bibliographique
Résumé
The role of fluoroscopic imaging is critical for diagnostic and image guided therapy. However, fluoroscopic imaging can require significant radiation leading to increased cancer risk and non-stochastic effects such as radiation burns. Our purpose is to reduce the exposure and dose to the patient by an order of magnitude in these procedures by use of the region of interest method. Method and Materials: Region of interest fluoroscopy (ROIF) uses a partial attenuator. The central region of the image has full exposure while the image periphery, there to provide context only, has a reduced exposure rate. ROIF using a static partial attenuator has been shown in our previous studies to reduce the dose area product (DAP) to the patient by at least 2.5 times. Significantly greater reductions in DAP would require improvements in flat panel detectors performance at low x-ray exposures or a different x-ray attenuation strategy. Thus we have investigated a second, dynamic, approach. We have constructed an x-ray shutter system allowing a normal x-ray exposure in the region of interest while reducing the number of x-ray exposures in the periphery through the rapid introduction, positioning and removal of an x-ray attenuating shutter to block radiation only for selected frames. This dynamic approach eliminates the DQE(0) loss associated with the use of static partial attenuator applied to every frame thus permitting a greater reduction in DAP. Results: We have compared the two methods by modeling and determined their fundamental limits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».