Scatter point models for breast cone-beam computed tomography: preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
Simulations with a single scatter point per incident beamlet (SSP) model applied to homogeneous phantoms could provide scatter signals that can be subtracted from cone beam breast CT projections so as to minimize the effects caused by scattered photons. Consider a heterogeneous 14 cm diameter 10.5 cm long cylindrical fat cylinder with 5 embedded cylinders of fibroglandular (fib) such that the percent volume of fib is 15%. A 60 kV beam delivering a total dose of 7 mGy over 300 projections was used for interrogation. A transmission model and a many scattering point per incident beamlet (MSP) model incorporating a scattering point every 1 cm of depth of beamlet were used to estimate the energy integrated signals (EIS) due to primary (p) and single scattered (s) photons on each pixel. These models were also used to calculate the EIS p and EIS s for a homogeneous phantom of the same size and fib:fat mass fractions. The SSP model was then applied with the scatter point of interaction being at a depth = d k × δ where d k = length of beamlet k in the phantom and δ was found by matching its peak scatter-to-primary ratio with that obtained with the MSP homogeneous model. The SSP was tested to correct for the effects of the single scatter during cone beam CT of the heterogeneous phantom. The Hounsfield unit deviations from the ideal primary for fib and fat were −95.1 and −56 via no correction for scatter whereas with correction they were 3.8 and −2. It was encouraging to see how a simple model could minimize the effects of single scattered photons during a cone beam CT imaging task. The preliminary findings encourage further efforts for thoroughly testing its applicability for obtaining higher quality images.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».