The geometric calibration of cone–beam systems with arbitrary geometry
Notice bibliographique
Résumé
A method is proposed to determine the cone-beam x-ray acquisition geometry of an imaging system using a phantom consisting of discrete x-ray opaque markers defining two parallel rings sharing a common axis. The phantom generates an image of two ellipses which are fitted to an ellipse model. A phantom-centric coordinate system is used to simplify the equations describing the ellipse coefficients such that a solution describing the acquisition geometry can be obtained via numerical optimization of only three of the nine unknown variables. We perform simulations to show how errors in the fit of the ellipse coefficients affect estimates of the acquisition geometries. These simulations show that for ellipse projections sampled with 1200 markers, 25 microm errors in marker positions and a source-detector distance (SDD) of 1.6 m, we can measure angles describing detector rotation with a mean error of <0.002 degrees and a standard deviation (SD) of <0.03 degrees. The SDD has a mean error of 0.004 mm and SD = 0.24 mm. The largest error is associated with the determination of the point on the detector closest to the x-ray source (mean error = 0.05 mm, SD = 0.85 mm). A prototype phantom was built and results from x-ray experiments are presented.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».