Effect of object location on the density measurement and Hounsfield conversion in a NewTom 3G cone beam computed tomography unit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to determine the effect of an object's location in a cone beam CT imaging chamber (CBCT-NewTom 3G) on its apparent density and to develop a linear conversion coefficient for Hounsfield units (HU) to material density (g cm(-3)) for the NewTom 3G Scanner. METHODS: Three cylindrical models of materials with different densities were constructed and scanned at five different locations in a NewTom 3G Volume Scanner. The average HU value for each model at each location was obtained using two different types of software. Next, five cylinders of different known densities were scanned at the exact centre of a NewTom 3G Scanner. The collected data were analysed using the same two types of software to determine a standard linear relationship between density and HU for each type of software. RESULTS: There is no statistical significance of location of an object within the CBCT scanner on determination of its density. A linear relationship between the density of an object and the HU of a scan was rho = 0.001(HU)+1.19 with an R2 value of 0.893 (where density, rho, is measured in g cm(-3)). This equation is to be used on a range between 1.42 g cm(-3) and 0.4456 g cm(-3). CONCLUSIONS: A linear relationship can be used to determine the density of materials (in the density range of bone) from the HU values of a CBCT scan. This relationship is not affected by the object's location within the scanner itself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».