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Enregistrement W2066383295 · doi:10.1118/1.4754647

Evaluation of metal artifacts in MVCT systems using a model based correction method

2012· article· en· W2066383295 sur OpenAlexafffund
Moti Paudel, M. Mackenzie, B. G. Fallone, S Rathee

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésImaging phantomTomotherapyMaterials scienceBremsstrahlungIterative reconstructionOpticsRodAttenuationPencil (optics)Nuclear medicinePhysicsPhotonComputer scienceArtificial intelligenceRadiation therapyMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the performance of a model based image reconstruction method in reducing metal artifacts in the megavoltage computed tomography (MVCT) images of a phantom representing bilateral hip prostheses and to compare with the filtered-backprojection (FBP) technique. METHODS: An iterative maximum likelihood polychromatic algorithm for CT (IMPACT) is used with an additional model for the pair∕triplet production process and the energy dependent response of the detectors. The beam spectra for an in-house bench-top and TomoTherapy™ MVCTs are modeled for use in IMPACT. The empirical energy dependent response of detectors is calculated using a constrained optimization technique that predicts the measured attenuation of the beam by various thicknesses (0-24 cm) of solid water slabs. A cylindrical (19.1 cm diameter) plexiglass phantom containing various cylindrical inserts of relative electron densities 0.295-1.695 positioned between two steel rods (2.7 cm diameter) is scanned in the bench-top MVCT that utilizes the bremsstrahlung radiation from a 6 MeV electron beam passed through 4 cm solid water on the Varian Clinac 2300C and in the imaging beam of the TomoTherapy™ MVCT. The FBP technique in bench-top MVCT reconstructs images from raw signal normalized to air scan and corrected for beam hardening using a uniform plexiglass cylinder (20 cm diameter). The IMPACT starts with a FBP reconstructed seed image and reconstructs the final image in 150 iterations. RESULTS: In both MVCTs, FBP produces visible dark shading in the image connecting the steel rods. In the IMPACT reconstructed images this shading is nearly removed and the uniform background is restored. The average attenuation coefficients of the inserts and the background are very close to the corresponding values in the absence of the steel inserts. In the FBP images of the bench-top MVCT, the shading causes 4%-9.5% underestimation of electron density at the central inserts with an average of (6.3 ± 1.8)% for the range of electron densities studied. In the uniform plexiglass background, the shadow creates 0.8%-4.7% underestimation of electron density with an average of (2.9 ± 1.2)%. In the corresponding IMPACT images, the underestimation in the shaded plexiglass background is 0.3%-1.8% with an average of (0.9 ± 0.5)% and 1.4%-6.8% with an average of (2.8 ± 2.7)% in the central insert region. In the FBP images of the TomoTherapy™ MVCT, this shading creates 2.6%-6.7% underestimation of electron density with an average of (3.7 ± 1.4)% at the central inserts and 5.9%-7.2% underestimation in the background with an average of (6.4 ± 0.5)%. In the IMPACT images, the uniform background between the steel rods is restored with 0.3%-1.0% underestimation of electron density with an average of (0.7 ± 0.3)%. The corresponding underestimation at the central inserts of the IMPACT images is -0.4%-0.1% with an average of (-0.1 ± 0.2)%. CONCLUSIONS: The shading metal artifact has been nearly removed in MVCT images using the IMPACT algorithm with the accurate geometry of the system, proper modeling of energy dependent response of detectors, and all relevant photon interaction processes. This results less than 1% difference in electron density in the background plexiglass and less than 3% averaged over the range of electron densities investigated.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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