Effect of scatter and an antiscatter grid on the performance of a slot‐scanning digital mammography system
Notice bibliographique
Résumé
The use of a grid increases perceptibility of low contrast objects in mammography. Slot-scan mammography provides a more dose efficient reduction of the scattered radiation reaching the detector than obtained with an antiscatter grid in screen-film or flat-panel digital mammography. In this paper, the potential of using a grid in a slot-scan system to provide a further reduction of scattered radiation is investigated. The components of the digital signal: primary radiation, off-focus radiation, scattered radiation, and optical fluorescence glare in a CsI(Tl) detector were quantified. Based on these measurements, the primary and scatter transmission factors (Tp, Ts), scatter-to-primary ratio (SPR), signal-difference-to-noise ratio (SDNR), and the SDNR improvement factor (K(SDNR)) were obtained. Our results showed that the SPR ranged from 0.05 to 0.19 for breast thicknesses between 2 and 8 cm, respectively. The values of K(SDNR) ranged from 0.85 to 0.94. Because the slot-scanning system has an inherently low SPR, the increase in dose required when the grid is used outweighs the benefit of the small increase in SDNR. It is possible that greater benefit could be achieved by using a grid with a higher Tp, such as obtained using air-core technology.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».