Stray light in cone beam optical computed tomography: II. Reduction using a convergent light source
Notice bibliographique
Résumé
Optical cone beam computed tomography (CBCT) using a broad beam and CCD camera is a fast method for densitometry of 3D optical gel dosimeters. However, diffuse light sources introduce considerable stray light into the imaging system, leading to underestimation of attenuation coefficients and non-uniformities in CT images unless corrections are applied to each projection image. In this study, the light source of a commercial optical CT scanner is replaced with a convergent cone beam source consisting of almost exclusively image forming primary rays. The convergent source is achieved using a small isotropic source and a Fresnel lens. To characterize stray light effects, full-field cone beam CT imaging is compared to fan beam CT (FBCT) using a 1 cm high fan beam aperture centered on the optic axis of the system. Attenuating liquids are scanned within a large 96 mm diameter uniform phantom and in a small 13.5 mm diameter finger phantom. For the uniform phantom, cone and fan beam CT attenuation coefficients agree within a maximum deviation of (1 ± 2)% between mean values over a wide range from 0.036 to 0.43 cm(-1). For the finger phantom, agreement is found with a maximum deviation of (4 ± 2)% between mean values over a range of 0.1-0.47 cm(-1). With the convergent source, artifacts associated with refractive index mismatch and vessel optical features are more pronounced. Further optimization of the source size to achieve a balance between quantitative accuracy and artifact reduction should enable practical, accurate 3D dosimetry, avoiding time consuming 3D scatter measurements.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».