MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2759305182 · doi:10.1117/1.jmi.4.3.031212

Comparison of the CTDI and AAPM report No. 111 methodology in adult, adolescent, and child head phantoms for MSCT and dental CBCT scanners

2017· article· en· W2759305182 sur OpenAlexafffund
Celina L. Li, Yogesh Thakur, Nancy L. Ford

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Imaging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaAmerican Association of Physicists in Medicine
Mots-clésImaging phantomMedicineCone beam computed tomographyNuclear medicineDosimetryTask groupDose profileMedical physicsMultisliceComputed tomographyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the dosimetry methodology proposed by the American Association of Physicists in Medicine (AAPM) task group 111 and compares with the computed tomography dose index (CTDI) method and the SEDENTEXCT DI method on one clinical multislice CT and two dental cone beam CT (CBCT) scanners using adult, adolescent, and child head phantoms. Following the AAPM method, the normalized (100 mAs) equilibrium doses ([Formula: see text]) for Toshiba Aquilion One MSCT computed using dose measurements from the central hole of the phantom ([Formula: see text]), the peripheral hole of the phantom, ([Formula: see text]), and by the [Formula: see text] equation ([Formula: see text]) are in the range from 20 to 25 mGy. For i-CAT Next Generation dental CBCT, the normalized [Formula: see text], [Formula: see text], [Formula: see text], and [Formula: see text] by the two SEDENTEXCT DI methods are in the range from 12 to 15 mGy. Fitting the AAPM equation is not possible for the limited scan lengths available on the CS 9300 dental CBCT. This study offers a simple CTDI-like measurement that can approximate the AAPM [Formula: see text] in clinical CBCT scanners capable of providing four or more scan lengths.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical ImagingMême sujetDental Radiography and ImagingTravaux en français237 207