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Enregistrement W2088554720 · doi:10.1088/1742-6596/164/1/012031

Scatter corrections for cone beam optical CT

2009· article· en· W2088554720 sur OpenAlexafffund
Tim Olding, Oliver Holmes, L J Schreiner

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCone beam ctCone (formal languages)OpticsBeam (structure)PhysicsCone beam computed tomographyComputer scienceMedicineComputed tomographyRadiologyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cone beam optical computed tomography (OptCT) employing the VISTA scanner (Modus Medical, London, ON) has been shown to have significant promise for fast, three dimensional imaging of polymer gel dosimeters. One distinct challenge with this approach arises from the combination of the cone beam geometry, a diffuse light source, and the scattering polymer gel media, which all contribute scatter signal that perturbs the accuracy of the scanner. Beam stop array (BSA), beam pass array (BPA) and anti-scatter polarizer correction methodologies have been employed to remove scatter signal from OptCT data. These approaches are investigated through the use of well-characterized phantom scattering solutions and irradiated polymer gel dosimeters. BSA corrected scatter solutions show good agreement in attenuation coefficient with the optically absorbing dye solutions, with considerable reduction of scatter-induced cupping artifact at high scattering concentrations. The application of BSA scatter corrections to a polymer gel dosimeter lead to an overall improvement in the number of pixel satisfying the (3%, 3mm) gamma value criteria from 7.8% to 0.15%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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