Patient-specific scatter correction in clinical cone beam computed tomography imaging made possible by the combination of Monte Carlo simulations and a ray tracing algorithm
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cone beam computed tomography (CBCT) image quality is limited by scattered photons. Monte Carlo (MC) simulations provide the ability of predicting the patient-specific scatter contamination in clinical CBCT imaging. Lengthy simulations prevent MC-based scatter correction from being fully implemented in a clinical setting. This study investigates the combination of using fast MC simulations to predict scatter distributions with a ray tracing algorithm to allow calibration between simulated and clinical CBCT images. MATERIAL AND METHODS: An EGSnrc-based user code (egs_cbct), was used to perform MC simulations of an Elekta XVI CBCT imaging system. A 60 keV x-ray source was used, and air kerma scored at the detector plane. Several variance reduction techniques (VRTs) were used to increase the scatter calculation efficiency. Three patient phantoms based on CT scans were simulated, namely a brain, a thorax and a pelvis scan. A ray tracing algorithm was used to calculate the detector signal due to primary photons. A total of 288 projections were simulated, one for each thread on the computer cluster used for the investigation. RESULTS: Scatter distributions for the brain, thorax and pelvis scan were simulated within 2% statistical uncertainty in two hours per scan. Within the same time, the ray tracing algorithm provided the primary signal for each of the projections. Thus, all the data needed for MC-based scatter correction in clinical CBCT imaging was obtained within two hours per patient, using a full simulation of the clinical CBCT geometry. CONCLUSIONS: This study shows that use of MC-based scatter corrections in CBCT imaging has a great potential to improve CBCT image quality. By use of powerful VRTs to predict scatter distributions and a ray tracing algorithm to calculate the primary signal, it is possible to obtain the necessary data for patient specific MC scatter correction within two hours per patient.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 découle