MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2463816012 · doi:10.1118/1.4955640

SU‐D‐BRA‐07: Applications of Combined KV/MV CBCT Imaging with a High‐DQE MV Detector

2016· article· en· W2463816012 sur OpenAlexaff
Magdalena Bazalova‐Carter, A Wang, Meng Wu, M. Newson, W. Ansbacher, Rebecca Fahrig, Josh Star‐Lack

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensIsland HealthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetective quantum efficiencyDot pitchNuclear medicineMaterials scienceImaging phantomImage qualityContrast-to-noise ratioScintillatorOpticsImage sensorDetectorPhysicsPixelMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To investigate whether a high detection quantum efficiency (DQE) MV detector makes combined kV/MV CBCT clinically practical. Methods: Combined kV/MV CBCT was studied for scan time reduction (STR) and metal artifact reduction (MAR). 6MV CBCT data (dose rate = 0.017 MU/degree) were collected using 1) a novel focused pixelated cadmium tungstate (CWO) scintillator (15mm thickness, DQE(0) = 22%, 0.784mm pixel pitch) coupled to a flat panel imager, and 2) a commercial portal imager with a 133mg/cm 2 gadolinium oxysulfide (GOS) screen (DQE(0) = 1.2%). The 100kVp data were acquired using a commercial imager employing a columnar cesium iodide scintillator (DQE(0) = 70%) with a dose rate of 0.0016 cGy/degree. For STR, MV and kV projections spanning 105° were combined to constitute a complete CBCT scan. Total dose was ∼2cGy and acquisition time was 18s. For MAR, only the metalcorrupted pixels in the kV projections were replaced with MV data resulting in a total dose of less than 1cGy for a 360° scan. Image quality was assessed using an 18‐cm diameter electron density phantom with nine tissue inserts, some of which were replaced with steel rods for MAR studies. Results: The CWO contrast‐to‐noise ratio (CNR) was ∼4.0x higher than the GOS CNR and was ∼4.8x lower than the kV CNR when normalized for dose. When CWO MV data were combined with kV data for STR, all contrast inserts were visible, but only two were detectable in the composite kV/GOS image. Metal artifacts were greatly reduced using the kV/MV MAR technique with all contrast inserts clearly visible in the composite kV/CWO image but only two inserts visible in the composite kV/GOS image. Conclusion: We have demonstrated that a high DQE MV detector significantly improves kV/MV CBCT image quality thus enabling scan time reduction and metal artifact reduction without a severe dose penalty. AW and JS‐L are employees of Varian, RF is an employee of Siemens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical PhysicsMême sujetAdvanced X-ray and CT ImagingTravaux en français237 207