A method to correct for spectral artifacts in optical-CT dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
The recent emergence of radiochromic dosimeters with low inherent light-scattering presents the possibility of fast 3D dosimetry using broad-beam optical computed tomography (optical-CT). Current broad beam scanners typically employ either a single or a planar array of light-emitting diodes (LED) for the light source. The spectrum of light from LED sources is polychromatic and this, in combination with the non-uniform spectral absorption of the dosimeter, can introduce spectral artifacts arising from preferential absorption of photons at the peak absorption wavelengths in the dosimeter. Spectral artifacts can lead to large errors in the reconstructed attenuation coefficients, and hence dose measurement. This work presents an analytic method for correcting for spectral artifacts which can be applied if the spectral characteristics of the light source, absorbing dosimeter, and imaging detector are known or can be measured. The method is implemented here for a PRESAGE® dosimeter scanned with the DLOS telecentric scanner (Duke Large field-of-view Optical-CT Scanner). Emission and absorption profiles were measured with a commercial spectrometer and spectrophotometer, respectively. Simulations are presented that show spectral changes can introduce errors of 8% for moderately attenuating samples where spectral artifacts are less pronounced. The correction is evaluated by application to a 16 cm diameter PRESAGE® cylindrical dosimeter irradiated along the axis with two partially overlapping 6 × 6 cm fields of different doses. The resulting stepped dose distribution facilitates evaluation of the correction as each step had different spectral contributions. The spectral artifact correction was found to accurately correct the reconstructed coefficients to within ∼1.5%, improved from ∼7.5%, for normalized dose distributions. In conclusion, for situations where spectral artifacts cannot be removed by physical filters, the method shown here is an effective correction. Physical filters may be less viable if they introduce strong sensitivity to Schlieren bands in the dosimeters.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».