Sci‐PM Sat ‐ 01: Imaging performance of a bench‐top megavoltage CT scanner
Notice bibliographique
Résumé
The ultimate goal of this project is to create a focused 2D MV detector with high detective quantum efficiency so reasonable low contrast resolution (LCR) at low dose can be obtained in MVCT. As an initial step an 80‐element detector is fabricated by tiling 8‐element (element size 0.275 × 0.8 × 1 cm3) and photodiode arrays on an arc (radius = 110 cm). A precision rotary stage and its control are added to create a third generation CT scanner. The attenuation of and 6 MV beams are measured as a function of solid water thickness, fit to a second order polynomial to correct for spectral hardening artifacts. A calibration procedure was established to remove ring artifacts caused by distinctly asymmetric line spread functions at the ends of 8‐element blocks. Low contrast resolution as a function of dose and object size, the signal to noise ratio (SNR) as a function of dose, and linearity of CT numbers with density were quantified. Throwing away one‐ninth of collected projection angles to reduce the dose per image adversely affects the resolution in 6 MV images; 15 mm targets at 1.5% are visible at 7cGy. Low contrast target of 1.5% at 6 mm is visible in at 2cGy. LCR in objects stays approximately constant while dose is reduced from 17 to 2cGy. Contrast decreases with diameter decrease. SNR2 from a uniform phantom increases linearly with dose (R2=0.9977). CT numbers as a function of the density show a linear trend (R2=0.9923).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».