Soft‐tissue detectability in cone‐beam CT: Evaluation by 2AFC tests in relation to physical performance metrics
Notice bibliographique
Résumé
Soft-tissue detectability in cone-beam computed tomography (CBCT) was evaluated via two-alternative forced-choice (2AFC) tests. Investigations included the dependence of detectability on radiation dose, the influence of the asymmetric three-dimensional (3D) noise-power spectrum (NPS) in axial and sagittal or coronal planes, and the effect of prior knowledge on detectability. Custom-built phantoms (approximately 15 cm diameter cylinders) containing soft-tissue-simulating spheres of variable contrast and diameter were imaged on an experimental CBCT bench. The proportion of correct responses (Pcorr) in 2AFC tests was analyzed as a figure of merit, ideally equal to the area under the receiver operating characteristic curve. Pcorr was evaluated as a function of the sphere diameter (1.6-12.7 mm), contrast (20-165 HU), dose (1-7 mGy), plane of visualization (axial/sagittal), apodization filter (Hanning and Ram-Lak), and prior knowledge provided to the observer [ranging from stimulus known exactly (SKE) to stimulus unknown (SUK)]. Detectability limits were characterized in terms of the dose required to achieve a given level of Pcorr (e.g., 70%). For example, a 20 HU stimulus of diameter down to approximately 6 mm was detected with Pcorr 70% at dose > or =2 mGy. Detectability tended to be greater in axial than in sagittal planes, an effect amplified by sharper apodization filters in a manner consistent with 3D NPS asymmetry. Prior knowledge had a marked influence on detectability--e.g., Pcorr for a approximately 6 mm (20 HU) sphere was approximately 55%-65% under SUK conditions, compared to approximately 70%-85% for SKE conditions. Human observer tests suggest practical implications for implementation of CBCT: (i) Detectability limits help to define minimum-dose imaging techniques for specific imaging tasks; (ii) detectability of a given structure can vary between axial and sagittal/coronal planes, owing to the spatial-frequency content of the 3D NPS in relation to the imaging task; and (iii) performance under SKE conditions (e.g., image guidance tasks in which lesion characteristics are known) is maintained at a lower dose than in SUK conditions (e.g., diagnostic tasks in which lesion characteristics are unknown).
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».