Thyroid Shields versus z-Axis Automatic Tube Current Modulation for Dose Reduction at Neck CT
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the effectiveness of in-plane bismuth thyroid shields and a z-axis automatic tube current modulation (ATCM) technique with respect to dose reduction and image noise in the thyroid and other regional tissues during neck computed tomography (CT). MATERIALS AND METHODS: Because this was a phantom study, neither institutional review board approval nor HIPAA compliance was required. A female phantom, thyroid shields, and an eight-section CT scanner were used. Radiation dose was measured by using thermoluminescent dosimetry (TLD) chips placed in the phantom's thyroid, cervical bone marrow, and soft tissues. Scans were performed by using fixed tube current and a z-axis ATCM technique with and without shields. Image noise was quantified as the standard deviation of the attenuation value (in Hounsfield units) on CT images. RESULTS: Thyroid dose was 76.9 mGy with an unshielded fixed tube current technique. Use of shields and ATCM reduced this dose to 44.7 mGy (42% reduction, P < .001) and 17.0 mGy (78% reduction, P < .001), respectively. The combination of shields and ATCM further reduced this dose to between 11.9 and 12.9 mGy (83%-85% reduction, P < .001), depending on the shield's presence in the scout scan. ATCM resulted in minimized tube current throughout the neck, which reduced dose-length product across the entire scan volume by 60% (926 vs 368 mGy . cm). Thyroid bed noise was lowest (3.9 HU) during the fixed tube current technique without shields, with noise slightly higher (6.9 HU) with the unshielded ATCM technique (P < .001). Thyroid image noise was markedly higher when using shields (P < .001), with noise measuring between 74 and 113 HU for fixed tube current and ATCM scans. CONCLUSION: z-Axis ATCM is more effective than shields at reducing thyroid radiation dose during neck CT. Shields combined with ATCM slightly further reduces dose; however, this is associated with higher image noise.
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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 ».