SU‐FF‐I‐111: Exploration of the Scatter Distribution in Cone‐Beam CT Using Monte Carlo Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To validate our current Monte Carlo (MC) model and explore the scatter distribution in cone‐beam CT (CBCT) projection images. The MC data will be used to garner a better understanding of the relationship between imaging parameters and the resulting scatter distribution. Method and Materials: Measured images to validate the CBCT MC model where collected using a flexible bench‐top CBCT system. The x‐ray tube was modeled using the BEAMnrc MC code system and the imaging geometries using a modified DOSXYZnrc program that differentiates primary from scattered particles. Two objects were investigated, a 16.4 and 30.6 cm diameter water cylinder. Projections were simulated for three different cone angles (1.4°, 5.7°, and 11.3°), three different source‐to‐axis distances (SAD: 50, 75, and 100 cm), and four different axis‐to‐detector distances (ADD: 9, 18, 30, and 56 cm). All simulations and measurements were done with an energy of 100 kVp. In order to validate the simulated scatter distributions experiments were conducted using beam‐blocking techniques to estimate the scatter for a 16.4 cm and 30.6 cm water cylinder for a single geometry (SAD=100, ADD=56 cm). Results: The simulated projections had a mean local absolute difference of 3.7 +/− 2.1% and 8.7 +/− 3.8% with the measured projections for the 16.4 and 30.6 cm diameter water cylinder respectively. Scatter simulations had a mean local absolute difference of 9.6 +/− 4.1% and 5.4 +/− 3.3% with the scatter measurements for the 16.4 cm and 30.6 cm diameter water cylinders respectively. Conclusion: The results support the use of MC to gain a further understanding of scatter and develop new techniques to correct for scatter induced image quality artifacts in CBCT. The scatter database created will be a valuable tool in exploring the relationships between imaging geometry parameters and the scatter distribution.
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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 ».