Stopping power accuracy and achievable spatial resolution of helium ion imaging using a prototype particle CT detector system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A precise relative stopping power map of the patient is crucial for accurate particle therapy. Charged particle imaging determines the stopping power either tomographically – particle computed tomography (pCT) – or by combining prior knowledge from particle radiography (pRad) and x-ray CT. Generally, multiple Coulomb scattering limits the spatial resolution. Compared to protons, heavier particles scatter less due to their lower charge/mass ratio. A theoretical framework to predict the most likely trajectory of particles in matter was developed for light ions up to carbon and was found to be the most accurate for helium comparing for fixed initial velocity. To further investigate the potential of helium in particle imaging, helium computed tomography (HeCT) and radiography (HeRad) were studied at the Heidel-berg Ion-Beam Therapy Centre (HIT) using a prototype pCT detector system registering individual particles, originally developed by the U.S. pCT collaboration. Several phantoms were investigated: modules of the Catphan QA phantom for analysis of spatial resolution and achievable stopping power accuracy, a paediatric head phantom (CIRS) and a custom-made phantom comprised of animal meat enclosed in a 2 % agarose mixture representing human tissue. The pCT images were reconstructed applying the CARP iterative reconstruction algorithm. The MTF 10% was investigated using a sharp edge gradient technique. HeRad provides a spatial resolution above that of protons (MTF10 10% =6.07 lp/cm for HeRad versus MTF 10% =3.35 lp/cm for proton radiography). For HeCT, the spatial resolution was limited by the number of projections acquired (90 projections for a full scan). The RSP accuracy for all inserts of the Catphan CTP404 module was found to be 2.5% or better and is subject to further optimisation. In conclusion, helium imaging appears to offer higher spatial resolution compared to proton imaging. In future studies, the advantage of helium imaging compared to other imaging modalities in clinical applications will be further explored.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».