A realistic phantom for validating <scp>MRI</scp>‐based synthetic <scp>CT</scp> images of the human skull
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To introduce a new realistic human skull phantom for the validation of synthetic CT images of cortical bone from ultra‐short echo‐time ( UTE ) sequences. Methods A human skull of an adult female was utilized as a realistic representation of skull cortical bone. The skull was stabilized in a special acrylic container and was filled with contrast agents that have T 1 and T 2 relaxation times similar to human brain. The phantom was MR scanned at 3T with UTE and T 2 ‐weighted sequences, followed by CT . A clustering approach was developed to extract the cortical bone signal from MR images. maps of the skull were calculated. Synthetic CT images of the bone were compared to cortical bone signal extracted from CT images and confounding factors, such as registration errors, were analyzed. Results Dice similarity coefficient ( DSC ) of UTE ‐detected cortical bone was 0.84 and gradually decreased with decreasing number of spokes. DSC did not significantly depend on echo‐time. Registration errors were found to be significant confounding factors, with 25% decrease in DSC for consistent 2 mm error at each axis. Conclusion This work introduced a new realistic human skull phantom, specifically for the evaluation and analysis of synthetic CT images of cortical bone.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».