MO‐D‐134‐10: Using HVL and KVp to Portray An X‐Ray Source for Dose Calculations in CT
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To show that the nominal peak tube voltage potential (kVp) and measured half‐value layer (HVL) are sufficient to generate energy spectra and fluence profiles for fast and accurate machine‐specific dose computations in Computed Tomography (CT). Methods: Spatial variation of the x‐ray source spectrum was found by measuring HVL across the internal bowtie filter axis and using the nominal kVp settings and third‐party software Spektr to generate the spectra. The beam fluence was calculated by multiplying in‐air dose measurements along the filter axis with the integral product of the spectra and the in‐air NIST mass‐energy attenuation coefficients. Dose calculations were performed using a previously validated in‐house hybrid deterministic and stochastic kV x‐ray dose computation algorithm (kVDoseCalc). To ensure dose convergence while minimizing calculation time, we examined the sensitivity of kVDoseCalc to the number of photons seeded. We modeled the source of a Philips Brilliance Big Bore CT scanner for 90, 120, and 140 kVp settings. Doses measured using a Farmer‐type Capintec ion chamber (0.6 cc) placed in a cylindrical poly methyl methacrylate (PMMA) phantom were compared to those computed with kVDoseCalc. Results: The number of photons seeded required to keep the average statistical uncertainty in dose less than .1% was found to be 1.25 million. The average percent difference between calculation and measurement pooled over all 12 positions in the phantom was found to be 1.68%, 1.60%, and 1.25% for 90, 120, and 140 kVp, respectively. The maximum percent difference between calculation and measurement was less than 3.64% pooled over all energies and measurement positions. Thirty‐one out of a total of 36 simulation conditions were within the experimental uncertainties associated with measurement reproducibility and chamber volume effects. Conclusion: Our source characterization technique, which derives incident fluence and spectra from measurements of HVL across the bowtie profile, is sufficient for accurate machine‐specific CT dose computations.
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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 ».