Optimization of exposure parameters for cone beam computed tomography sialography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The assessment of image quality is a crucial step in the development of a new imaging protocol. Having proposed and reported on a preliminary protocol for sialography using cone beam CT (CBCT), the purpose of this study was to further optimize this protocol by maximizing the image signal difference-to-noise ratio (SDNR) and to relate these new data to previously published dosimetric data for CBCT sialography. METHODS: An imaging phantom was constructed using samples with different concentrations of iodine and a water-immersed mandible. The CB MercuRay (Hitachi Medical Systems, Tokyo, Japan) was used to image the phantom using different peak kilovoltage (kVp) and milliamperage (mA) settings. SDNR was then calculated using the raw images based on mean pixel values (MPV) measured in selected regions of interest (ROI). Finally, a figure of merit (FOM) was calculated to examine the trade-off between image SDNR and effective radiation dose. RESULTS: The SDNR demonstrated an expected increase as the kVp increased from 60 to 120. Also, images made with the higher mA setting (15) had greater SDNR. The iodine concentration also influenced the image quality such that SDNR increased with increased amounts of iodine. The calculated FOM was greatest for the technique using 80 kVp, with equivalent results for 10 mA and 15 mA. CONCLUSION: An optimized protocol for CBCT sialography using CB MercuRay entails a 6 inch field of view with 80 kVp and 10 mA.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle