TH‐C‐330A‐08: Soft‐Tissue Detectability Limits in Cone‐Beam CT: 2AFC Tests of Human Observer Performance in Relation to Contrast, Spatial Resolution, and the 3D Noise‐Power Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To quantify the contrast‐detail detectability limits of soft‐tissue structures in cone‐beam CT (CBCT) and to investigate the influence of the plane of visualization (axial/sagittal) and level of prior knowledge on observer performance. Method and Materials: Custom‐built cylindrical phantoms containing spherical lesions of varying size and contrast were imaged on a CBCT bench across a broad range of dose. Two‐alternative forced choice (2AFC) tests were conducted under controlled conditions using 7 observers (physicists and radiation therapists). For each 2AFC test, the proportion of correct responses, Pcorr, was analyzed as a function of lesion size (1.6 – 12.7mm) and contrast (20 – 165HU), dose (2.1 – 6.4mGy), plane of visualization (axial/sagittal), apodization filter (smooth Hanning to sharp Ram‐Lak), and degree of prior knowledge provided to the observer (ranging from Signal‐Known‐Exactly (SKE) to Signal‐Unknown (SUK)). Results: 2AFC analysis provided valuable quantitation of contrast‐detail detectability limits. For example, the lowest contrast lesion (20 HU) was detected at Pcorr>70% for diameters down to ∼6mm at doses >2mGy, but smaller 20 HU lesions (<3.2mm) were barely detectable (Pcorr<60%) at any dose. Detectability was significantly improved in axial versus sagittal planes, and the effect was amplified by sharper apodization filters in a manner consistent with 3D noise‐power spectrum asymmetry. Prior knowledge had a marked influence on detectability — e.g., a ∼6mm (20 HU) sphere was detected at Pcorr∼70–85% for SKE conditions, compared to Pcorr∼55–65% under SUK conditions across the same range of dose. Conclusion: Comprehensive human observer tests provide valuable quantitation of soft‐tissue detectability limits in CBCT and help to define low‐dose techniques for specific imaging tasks. Two factors in particular — plane of visualization and prior knowledge — hold significant practical implications: axial planes typically offer improved detectability, and performance is maintained at significantly lower dose under SKE conditions (e.g., lesion‐known image guidance) than in SUK conditions (lesion‐unknown diagnostic imaging).
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».