Iterative Reconstruction Algorithm for CT: Can Radiation Dose Be Decreased While Low-Contrast Detectability Is Preserved?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the low-contrast detectability and image quality of computed tomography (CT) at different radiation dose levels reconstructed with iterative reconstruction (IR) and filtered back projection (FBP). MATERIALS AND METHODS: A custom liver phantom with 12 simulated hypoattenuating tumors (diameters of 5, 10, 15, and 20 mm; tumor-to-liver contrast values of -10, -20, and -40 HU) was designed. The phantom was scanned with a standard abdominal CT protocol with a volume CT dose index of 21.6 mGy (equivalent 100% dose) and four low-dose protocols (20%, 40%, 60%, and 80% of the standard protocol dose). CT data sets were reconstructed with IR and FBP. Image noise was measured, and the tumors' contrast-to-noise ratios (CNRs) were calculated. Tumor detection was independently assessed by three radiologists who were blinded to the CT technique used. A total of 840 simulated tumors were presented to the radiologists. Statistical analyses included analysis of variance. RESULTS: IR yielded an image noise reduction of 43.9%-63.9% and a CNR increase of 74.1%-180% compared with FBP at the same dose level (P < .001). The overall sensitivity for tumor detection was 64.7%-85.3% for IR and 66.3%-85.7% for FBP at the 20%-100% doses, respectively. There was no significant difference in the sensitivity for tumor detection between IR and FBP at the same dose level (P = .99). The sensitivity of the protocol at the 20% dose with FBP and IR was significantly lower than that of the protocol at the 100% dose with FBP and IR (P = .019). CONCLUSION: As the radiation dose at CT decreases, the IR algorithm does not preserve the low-contrast detectability. SUPPLEMENTAL MATERIAL: http://radiology.rsna.org/lookup/suppl/doi:10.1148/radiol.13122349/-/DC1.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».