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Enregistrement W2067350953 · doi:10.1118/1.4888042

SU‐E‐I‐92: Is Photon Starvation Preventing Metal Artifact Reduction Algorithm From Working in KVCT?

2014· article· en· W2067350953 sur OpenAlexaffabout
Moti Paudel, M. Mackenzie, B. G. Fallone, S Rathee

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of AlbertaSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationMaterials sciencePhotonDetectorDetective quantum efficiencyOpticsScannerNoise (video)Correction for attenuationHistogramPhysicsImage qualityComputer scienceComputer visionImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: High density/high atomic number metallic objects create shading and streaking metal artifacts in the CT image that can cause inaccurate delineation of anatomical structures or inaccurate radiation dose calculation. A modified iterative maximum‐likelihood polychromatic algorithm for CT (mIMPACT) that models the energy response of detectors, photon interaction processes and beam polychromaticity has successfully reduced metal artifacts in MVCT. Our extension of mIMPACT in kVCT did not significantly reduce metal artifacts for high density metal like steel. We hypothesize that photon starvation may result in the measured data in a commercial kVCT imaging beam. Methods: We measured attenuation of a range of steel plate thicknesses, sandwiched between two 12cm thick solid water blocks, using a Phillips Big Bore CTTM scanner in scout acquisition mode with 120kVp and 200mAs. The transmitted signal (y) was normalized to the air scan signal (y 0 ) to get attenuation [i.e., ln(y/y 0 )] data for a detector. Results: Below steel plate thickness of 13.4mm, the variations in measured attenuation as a function of view number are characterized by a quantum noise and show increased attenuation with metal thickness. On or above this thickness the attenuation shows discrete levels in addition to the quantum noise. Some views have saturated attenuation value. The histograms of the measured attenuation for up to 36.7mm of steel show this trend. The detector signal is so small that the quantization levels in the analog to digital (A‐to‐D) converter are visible, a clear indication of photon starvation. Conclusion: Photons reaching the kVCT detector after passing through a thick metal plate are either so low in number that the signal measured has large quantum noise, or are completely absorbed inside the plate creating photon starvation. This is un‐interpretable by the mIMPACT algorithm and cannot reduce metal artifacts in kVCT for certain realistic thicknesses of steel hip implants. Moti Raj Paudel is supported by the Vanier Canada Graduate Scholarship, the Endowed Graduate Scholarship in Oncology and the Dissertation Fellowship at the University of Alberta. The authors acknowledge the CIHR operating grant number MOP 53254.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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