Traceable micro‐CT scaling accuracy phantom for applications requiring exact measurement of distances or volumes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Volumetric x-ray microcomputed tomography (CT) can be employed in a variety of quantitative research applications such as image-guided interventions or characterization of medical devices. To ensure the highest geometric fidelity of images for these applications, a phantom and image processing algorithm have been developed to calibrate the scaling accuracy of micro-CT scanners to a traceable standard and provide corrections to image voxel sizing. METHODS: The calibration phantom contains six borosilicate beads whose separations have been measured to a traceable standard. An image processing algorithm compares the known separations of the beads to their separations in micro-CT images. A least-squares solution is used to determine linear scaling correction factors along each of the three scanner axes to minimize errors in the bead separations within the images by correcting the image voxel size. The correction factors were applied to images of a similar phantom with beads at different positions to evaluate the ability of the correction factors to reduce errors at points independent of the fiducial locations in the calibration phantom. The calibration phantom was used to evaluate the scaling accuracy of five different micro-CT scanners representing four different scanner models. RESULTS: In two of the five scanners evaluated, the correction factors significantly reduced the mean error in bead separations in the images from 0.17% to 0.05% and from 0.37% to 0.07% of the actual bead separations, respectively. Scanners yielding similar voxel sizes possessed comparable geometric errors after correction using the phantom. CONCLUSIONS: Although the magnitude of the corrections is small, such corrections can be important for demanding micro-CT applications. Even if no voxel size correction is required, the phantom provides an easily implemented method to verify the geometric fidelity of micro-CT scanners to a traceable standard of measurement.
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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 ».