A moving slanted‐edge method to measure the temporal modulation transfer function of fluoroscopic systems
Notice bibliographique
Résumé
Lag in fluoroscopic systems introduces a frame-averaging effect that reduces measurements of image noise and incorrectly inflates measurements of the detective quantum efficiency (DQE). A correction can be implemented based on measurements of the temporal modulation transfer function (MTF). We introduce a method of measuring the temporal MTF under fluoroscopic conditions using a moving slanted edge, a generalization of the slanted-edge method used to measure the (spatial) MTF, providing the temporal MTF of the entire imaging system. The method uses a single x-ray exposure, constant edge velocity, and assumes spatial and temporal blurring are separable. The method was validated on a laboratory x-ray image intensifier (XRII) system by comparison with direct measurements of the XRII optical response, showing excellent agreement over the entire frequency range tested (+/- 100 Hz). With proper access to linearized data and continuous fluoroscopy, this method can be implemented in a clinical setting on both XRII and flat-panel detectors. It is shown that the temporal MTF of the CsI-based validation system is a function of exposure rate. The rising-edge response showed more lag than the falling edge, and the temporal MTF decreased with decreasing exposure rate. It is suggested that a small-signal approach, in which the range of exposure rates is restricted to a linear range by using a semitransparent moving edge, would be appropriate for measuring the DQE of these systems.
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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 ».