MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2091353662 · doi:10.1118/1.1522749

Optimum momentum transfer arguments for x‐ray forward scatter imaging

2002· article· en· W2091353662 sur OpenAlex
Robert J. LeClair, Paul C. Johns

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.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsPhotonMomentum transferMomentum (technical analysis)Imaging phantomOpticsSquare rootKermaComputational physicsScatteringAtomic physicsDosimetryGeometryMathematicsNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In our research program we have shown through modeling, related numerical calculations, and experimental measurements that there exists a potential use of scattered radiation for medical x-ray imaging. Each incident photon of wavelength lambda which scatters at a small angle theta with respect to its initial direction of travel has a change in momentum characterized by the photon momentum transfer argument x = lambda(-1) sin(theta/2). In this work, we show that in order to maximize the signal-to-noise ratio (SNR) obtained with scattered x rays, one must detect photons with specific x values. Using a photon counting detector to distinguish 2-cm-thick polymethyl methacrylate and nylon targets situated within a 15-cm-diam spherical water phantom with an 80 kV beam yields experimentally SNR/square root(K(air)c) = 12.8 +/- 0.2 (mJ/kg)(-1/2) when using the photons between x = 0.5 and 0.7 nm(-1). Here K(air)c is the air collision kerma and the average momentum transfer argument, x, is calculated by weighting x by the incident photon fluence distribution. The model predicts a value of SNR/square root(K(air)c) = 12.9 (mJ/kg)(-1/2). If we choose to form the signal with the range in x extended to be from 0.5 to 1.0 nm(-1) then, despite the detection of more scattered photons, experimentally SNR/square root(K(air)c) decreases by 38% to 7.9 +/- 0.3 (mJ/kg)(-1/2). The model predicts a value of 9.46 (mJ/kg)(-1/2). Results for energy integrating detectors are in general similar to those for photon counters, but there exist cases where a significant decrease in SNR can occur. For example, for measurements in air with the two plastics at theta = 3 degrees the SNR for an energy integrator was found to be 52% that of a photon counter. Numerical calculations predict that the effects of spectral blur can be significant when a narrow angular range is used for detection. Preliminary numerical predictions for breast tissues suggest a potential use of x-ray scatter in the field of mammography.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,679

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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