A theoretical comparison of tissue parameter extraction methods for dual energy computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the reliability of common sinogram-based DECT reconstruction methods for radiotherapy tissue characterization and to evaluate the advantage of combining them with a stoichiometric calibration. METHODS: The sinogram-based DECT method defined byAlvarez and Macovski ["Energy-selective reconstructions in x-ray computerized tomography," Phys. Med. Biol. 21, 733-744 (1976)] is adapted to the XCOM photon cross sections database and also generalized to a two-material decomposition method. A theoretical framework is developed using a test phantom containing human tissue compositions for comparing the sinogram-based methods and the calibration-based method, being defined as the application of the stoichiometric calibration technique of Bourque et al. ["A stoichiometric calibration method for dual energy computed tomography," Phys. Med. Biol. 59, 2059-2088 (2014)] on monoenergetic images being generated with a sinogram-based method. Applying a bias correction to the sinogram-based method, its performance in extracting human tissue parameters in the presence of noise as well as by altering the photon energy spectrum is compared to the calibration-based method. RESULTS: In the absence of noise and without spectrum alteration, the calibration-based method is found to have no benefit on the sinogram-based method. However, the calibration-based method is shown to be potentially more reliable than bias-corrected sinogram-based methods in situations comparable to the clinical environment, where noise is present and the photon energy spectra can differ from what is used during image reconstruction. In determining electron density, the performance of all methods is comparable in the presence of noise only. Moreover, combined with heavy spectrum alteration, the mean errors on electron density are found higher in sinogram-based methods in comparison with the calibration-based method, with 1.2% versus 0.2%. In the presence of significant noise, bias-corrected sinogram-based methods yield mean errors on effective atomic number of about 2.5%, as compared to 0.5% for the calibration-based method. When combined with heavy spectrum alteration, bias-corrected sinogram-based methods can lead to error of up to 4% on the effective atomic number versus 1.8% for the calibration-based method. CONCLUSIONS: While sinogram-based methods have the advantage of eliminating beam hardening effects, results of this study suggest improvements in the accuracy and reliability of extracting tissue parameters by applying the DECT stoichiometric calibration of Bourqueet al. to monoenergetic images being generated with such DECT reconstruction methods.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».