SU‐F‐18C‐04: A Combination of Monoenergetic Reconstruction and Stoichiometric Calibration for Tissue Characterization Using Dual Energy Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Dual energy computed tomography (DECT) pre‐reconstruction methods require the prior knowledge of the X‐ray source spectrum to allow extracting physical parameters needed for radiation therapy dose calculation, such as electron density (ED) and the effective atomic number (EAN). While DECT stoichiometric calibration may provide reliable performance for typical radiation therapy clinical conditions, it is yet to be adapted to prereconstruction methods. The presence of noise and inaccurate spectrum description may lead to systematic errors and artifacts which compromise the accuracy of treatment planning. Methods: A new technique is investigated which consists in applying a DECT stoichiometric calibration method to a set of monoenergetic images obtained with a DECT prereconstruction method. To evaluate the performance of this extended method, a simulation environment is developed to generate DECT scans under well controlled conditions, to reconstruct monoenergetic images of a tissue‐equivalent phantom from transformed sinograms and to extract ED and EAN maps using a DECT formalism. Result: Under simulated clinical conditions, the accuracy in determining ED with the extended method versus a pre‐reconstruction method alone is shown to be better than 0.35% versus 0.5%, respectively. In the presence of a realistic noise level, EAN determination presents a relative mean error that drops from 2.5% to 0.5% once the calibration is applied. Considering a spectrum alteration by a 1 mm Cu layer, EAN errors are up to 30% for the pre‐reconstruction method alone versus less than 3% for the extended method. Conclusion: This study shows that combining pre‐reconstruction DECT methods with a stoichiometric calibration considerably improves the accuracy and reliability of tissue characterization for radiation therapy in a clinical context. The presented method could potentially be adapted as gold standard for dose calculation methods based on DECT.
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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 | 0,001 |
| 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 ».