Design and implementation of a 3D-MR/CT geometric image distortion phantom/analysis system for stereotactic radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The design, construction and application of a multimodality, 3D magnetic resonance/computed tomography (MR/CT) image distortion phantom and analysis system for stereotactic radiosurgery (SRS) is presented. The phantom is characterized by (1) a 1 × 1 × 1 (cm) 3 MRI/CT-visible 3D-Cartesian grid; (2) 2002 grid vertices that are 3D-intersections of MR-/CT-visible ‘lines’ in all three orthogonal planes; (3) a 3D-grid that is MR-signal positive/CT-signal negative; (4) a vertex distribution sufficiently ‘dense’ to characterize geometrical parameters properly, and (5) a grid/vertex resolution consistent with SRS localization accuracy. When positioned correctly, successive 3D-vertex planes along any orthogonal axis of the phantom appear as 1 × 1 (cm) 2 -2D grids, whereas between vertex planes, images are defined by 1 × 1 (cm) 2 -2D arrays of signal points. Image distortion is evaluated using a centroid algorithm that automatically identifies the center of each 3D-intersection and then calculates the deviations d x , d y , d z and d r for each vertex point; the results are presented as a color-coded 2D or 3D distribution of deviations. The phantom components and 3D-grid are machined to sub-millimeter accuracy, making the device uniquely suited to SRS applications; as such, we present it here in a form adapted for use with a Leksell stereotactic frame. Imaging reproducibility was assessed via repeated phantom imaging across ten back-to-back scans; 80%–90% of the differences in vertex deviations d x , d y , d z and d r between successive 3 T MRI scans were found to be ⩽0.05 mm for both axial and coronal acquisitions, and over >95% of the differences were observed to be ⩽0.05 mm for repeated CT scans, clearly demonstrating excellent reproducibility. Applications of the 3D-phantom/analysis system are presented, using a 32-month time-course assessment of image distortion/gradient stability and statistical control chart for 1.5 T and 3 T GE Twin Speed MRI systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».