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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».