Extension of the Fermi–Eyges most-likely path in heterogeneous medium with prior knowledge information
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Particle imaging suffers from poor spatial resolution due to the multiple Coulomb scattering deflections undergone by the particles throughout their path. To account for these deflections, a most-likely path (MLP) formalism was developed based on a Bayesian adaption of the Fermi–Eyges theory. Previous work calculated the MLP formalism in a homogeneous water medium as an initial estimate. However, this potentially reduces the accuracy of the MLP estimate as well as the achievable resolution of the subsequent tomographic reconstruction. This work investigates the potential gain of introducing prior-knowledge on the medium composition and density to improve the MLP accuracy. To do so, a Monte Carlo (MC) Geant4 algorithm was used to simulate protons ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mstyle displaystyle="false"> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:msup> <mml:mn>10</mml:mn> <mml:mn>6</mml:mn> </mml:msup> </mml:mstyle> </mml:math> ) crossing three different anthropomorphic phantoms representing the lung, abdomen, and head. The prior-knowledge information is gathered from (1) the MC simulation for ground-truth (MLP-GT), or from (2) a recent DECT material decomposition technique (MLP-DECT). The reconstructed path accuracy using prior-knowledge methods is compared with (3) the path reconstructed in homogeneous water (MLP-Water) and (4) a path reconstruction method where the proton path is projected onto a Hull at the boundary of the phantom with a subsequent MLP-Water calculation (MLP-Hull). For each path reconstruction method, the maximal root-mean-square error (RMS max ) is compared between the reconstructed and the MC path. In every phantom, the RMS max is decreased between the MLP-Water and the three other path algorithms that take into account heterogeneities ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mstyle displaystyle="false"> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>33</mml:mn> <mml:mi mathvariant="normal">%</mml:mi> </mml:mstyle> </mml:math> for the lung, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mstyle displaystyle="false"> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>38</mml:mn> <mml:mi mathvariant="normal">%</mml:mi> </mml:mstyle> </mml:math> for the abdomen and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mstyle displaystyle="false"> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>81</mml:mn> <mml:mi mathvariant="normal">%</mml:mi> </mml:mstyle> </mml:math> for the head), with no significant differences between each (MLP-DECT, MLP-GT and MLP-Hull). In conclusion, the introduction of prior-knowledge in the MLP formalism decreases the RMS uncertainty to the MC path, but no further than the use of a simpler Hull contour algorithm. The use of this Hull algorithm is suggested for future particle imaging applications.
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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 | 0,000 |
| 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 ».