Comparison of image quality indicators among mammography facilities in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the technical aspects of image quality of mammography machines in facilities across Ontario. METHODS: Eight mammographic physics consultants took measurements and calculated accreditation phantom scores, mean glandular dose, entrance exposure, average optical density, half value layer and the limiting resolution of the imaging chain for 100 mammography machines across Ontario. RESULTS: Of the 100 machines, 39 were affiliated with the Ontario Breast Screening Program (OBSP), and the remaining 61 were applying to become OBSP affiliates. All of the OBSP facilities and 32 of the applicants were accredited with the Mammography Accreditation Program (MAP) of the Canadian Association of Radiologists (CAR). All OBSP facilities had passing phantom scores, and 84% of the applicants with CAR accreditation and 79% of those without had passing phantom scores. The mean glandular dose was 1.5 (range 1.0-1.9, standard deviation [SD] 0.22) mGy for OBSP facilities, 1.3 (0.8-1.8, SD 0.29) mGy for CAR accredited and 1.4 (0.9-1.9, SD 0.24) mGy for nonaccredited applicants. Mean entrance exposures were 798 (540-1280, SD 135) mR, 717 (430-980, SD 153) mR and 770 (520-930, SD 116) mR for the OBSP, accredited and nonaccredited facilities respectively. There were no appreciable differences in the mean optical densities (approx. 1.62 OD), mean half-value layers (approx. 0.34 mm Al) or mean resolutions measured with the large focal spot (nominal size of 0.3 mm) either parallel (approx. 16 line pairs/mm) or perpendicular (approx. 14 line pairs/mm) to the cathode-anode axis of the x-ray tube, among the 3 types of facilities. CONCLUSION: Image quality is increased and variability is decreased in facilities participating in a province-wide screening program.
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 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 ».