Successful Dose Reduction Using Reduced Tube Voltage With Hybrid Iterative Reconstruction in Pediatric Abdominal CT
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this article is to assess radiation dose reduction, image quality, and diagnostic confidence using low tube voltage in combination with hybrid iterative reconstruction in contrast-enhanced pediatric abdominal CT. MATERIALS AND METHODS: CT examinations of 133 patients (median age, 10 years) were performed at sequentially reduced doses. The first group (group 1) was scanned using dimension-based protocols at 120 kV for all patient sizes. The optimized group (group 5) was scanned at 80 kV for less than 18 cm in the lateral dimension and 100 kV in the 19-30 cm lateral dimension. CT examinations reconstructed with filtered back projection (FBP) and four levels of hybrid iterative reconstruction were reviewed by four blinded readers for subjective image quality and diagnostic confidence. Objective noise, volume CT dose index (CTDIvol), and size-specific dose estimate (SSDE) were recorded. Data were analyzed using t tests, one and two-way ANOVA, and the intraclass correlation coefficient. RESULTS: Compared with group 1, the radiation dose was reduced for group 5 by 63% measured by SSDE (4.69 vs 10.00 mGy; p < 0.001). Subjective image noise was increased for FBP images (p < 0.001) but not was statistically significantly different for all levels of hybrid iterative reconstruction; artifacts were reduced and visibility of small structures was improved (both p < 0.001). Diagnostic confidence was improved for solid organ injury and metastatic disease (both p < 0.001) and was not statistically significantly different for appendicitis (p = 0.306). CONCLUSION: Use of hybrid iterative reconstruction with low-tube-voltage protocols enables substantial radiation dose reduction for pediatric abdominal CT with equivalent to improved subjective image quality and diagnostic confidence.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».