Radiation Dose Comparison Between 70 kVp and 100 kVp With Spectral Beam Shaping for Non–Contrast-Enhanced Pediatric Chest Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this prospective randomized controlled study was to compare 2 techniques for radiation dose reduction in non-contrast-enhanced pediatric chest computed tomography (CT): low peak kilovoltage imaging at 70 kVp and spectral beam shaping at 100 kVp using a dedicated tin filter (100-kVp Sn). MATERIALS AND METHODS: All chest CT examinations were performed on a third-generation dual-source CT system (SOMATOM Force; Siemens Healthineers, Germany). Fifty children (mean age, 6.8 ± 5.1 years) were examined using the 100-kVp Sn protocol, whereas 25 children received the 70-kVp protocol (mean age, 5.7 ± 5.2 years; 2:1 randomization scheme). Radiation metrics and organ doses were compared between acquisition techniques using commercially available radiation dose analysis software (Radimetrics Inc, Bayer AG, Toronto, Ontario, Canada). Objective image quality, expressed by signal-to-noise ratio and subjective image quality based on a 4-point scale (1, best; 4, worst image quality), were compared. RESULTS: Volume CT dose index and size-specific dose estimate were significantly lower in the 100-kVp Sn group compared with the 70-kVp group (0.19 ± 0.12 mGy vs 0.81 ± 0.70 mGy and 0.34 ± 0.13 mGy vs 1.48 ± 1.11 mGy; P < 0.0001 for both). Accordingly, mean effective dose was significantly lower for the 100-kVp Sn examinations (0.21 ± 0.10 mSv) compared with the 70-kVp examinations (0.83 ± 0.49 mSv; P < 0.0001). Calculated organ doses were also significantly lower using the 100-kVp Sn protocol when compared with the 70-kVp protocol; for example, breast dose was reduced by a factor of 4.3. Signal-to-noise ratio was slightly superior for 70-kVp images while lung image quality of the 100-kVp Sn protocol was preferred in subjective analysis (P = 0.0004). CONCLUSIONS: Pediatric chest CT performed at 100 kVp with an additional tin filter for spectral shaping significantly reduces radiation dose when compared with low peak kilovoltage imaging at 70 kVp and therefore should be preferred in non-contrast-enhanced pediatric chest CT examinations, particularly (given the improved subjective image quality) when the main focus is evaluation of the lung parenchyma.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».