TH‐C‐332‐03: Noise Power Properties of a Cone‐Beam CT System for Breast Cancer Detection
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the noise power properties of a cone‐beam breast CT (bCT) system. Method and Materials: Polyethylene cylinders were scanned under different acquisition conditions. Normalized noise power spectra (NNPS) were calculated from difference images by subtracting two identical scans. Multi‐dimensional NNPS were used to evaluate the noise properties of the bCT under different acquisition and reconstruction parameters including kVp, mA, number of projections, cone angle, object size, interpolation method, reconstruction filter, field of view (FOV), matrix size, and slice thickness. Results: Findings from the analysis: The bCT NNPS is rotational symmetric within the coronal plane and its shape is determined by the interpolation method and filter. For a cone angle range from 0° to 14°, the shape of the NPS curve changes slightly. The image variance increases slightly with increasing cone angle. Noise aliasing can be avoided if the sampling frequency of CT image is beyond a specific threshold. The coronal plane noise power decreases with increasing slice thickness. If the radiation dose (mA) is below a specific threshold, the electronic noise from the detector plays a dominate role and the system is no longer quantum limited. The threshold value decreases with increasing object size. When the radiation dose is beyond this threshold, the system is quantum limited. The image variance has a power law relationship of approximately −1.1 with the total dose. If the dose is increased by linearly increasing the number of projections but not the tube current, the noise power has an inverse linear relationship with the dose. When the dose level is kept constant, the image noise also depends on the x‐ray spectrum and the object size. Conclusion: A thorough investigation of the noise power was performed. Quantitative results provide guidance for the bCT system operation, optimization and data reconstruction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».