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Enregistrement W2089626637 · doi:10.1118/1.2987668

Implementation of dual‐ and triple‐energy cone‐beam micro‐CT for postreconstruction material decomposition

2008· article· en· W2089626637 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImaging phantomScannerMaterials scienceBiomedical engineeringCone beam computed tomographyOpticsComputed tomographyRadiologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro-CT has become a powerful tool for small animal research, having the ability to obtain high-resolution in vivo and ex vivo images for analyzing bone mineral content, organ vasculature, and bone microarchitecture extraction. The use of exogenous contrast agents further extends the use of micro-CT techniques, but despite advancements in contrast agents, single-energy micro-CT is still limited in cases where two different materials share similar grey-scale intensity values. This study specifically addresses the development of multiple-energy cone-beam micro-CT, for applications where bone must be separated from blood vessels filled with a Pb-based contrast material (Microfil) in ex vivo studies of rodents and tissue specimens. The authors report the implementation of dual- and triple-energy CT algorithms for material-specific imaging using postreconstruction decomposition of micro-CT data; the algorithms were implemented on a volumetric cone-beam micro-CT scanner (GE Locus Ultra). For the dual-energy approach, extrinsic filtration was applied to the x-ray beam to produce spectra with different proportions of x rays above the K edge of Pb. The optimum x-ray tube energies (140 kVp filtered with 1.45 mm Cu and 96 kVp filtered with 0.3 mm Pb) that maximize the contrast between bone and Microfil were determined through numerical simulation. For the triple-energy decomposition, an additional low-energy spectrum (70 kVp, no added filtration) was used. The accuracy of decomposition was evaluated through simulations and experimental verification of a phantom containing a cortical bone simulating material (SB3), Microfil, and acrylic. Using simulations and phantom experiments, an accuracy greater than 95% was achieved in decompositions of bone and Microfil (for noise levels lower than 11 HU), while soft tissue was separated with accuracy better than 99%. The triple-energy technique demonstrated a slightly higher, but not significantly different, decomposition accuracy than the dual-energy technique for the same achieved noise level in the micro-CT images acquired at the multiple energies. The dual-energy technique was applied to the decomposition of an ex vivo rat specimen perfused with Microfil; successful decomposition of the bone and Microfil was achieved, enabling the visualization and characterization of the vasculature both in areas where the vessels traverse soft tissue and when they are surrounded by bone. In comparison, in single energy micro-CT, vessels surrounded by bone could not be distinguished from the cortical bone, based on grey-scale intensity alone. This work represents the first postreconstruction application of material-specific decomposition that directly takes advantage of the K edge characteristics of a contrast material injected into an animal specimen; the application of the technique resulted in automatic, accurate segmentation of 3D micro-CT images into bone, vessel, and tissue components. The algorithm uses only reconstructed images, rather than projection data, and is calibrated by an operator with signal values in regions identified as being comprised entirely of either cortical bone, contrast-enhanced vessel, or soft tissue; these required calibration values are observed directly within reconstructed CT images acquired at the multiple energies. These features facilitate future implementation on existing research micro-CT systems.

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.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,306

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,249 · 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