Sheet beam x‐ray fluorescence computed tomography (XFCT) imaging of gold nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: X-ray fluorescence computed tomography (XFCT) experiments have typically used pencil beams for data acquisition, which yielded good quality images of gold nanoparticles (AuNP) but prolonged the imaging time. Here we propose three novel collimator geometries for use with faster sheet beam XFCT data acquisition. The feasibility of a multipinhole, parallel, and converging collimator was investigated in a Monte Carlo study. METHODS: A cylindrical water phantom with 2 cm in diameter and 3 cm in height containing 0.5-2 mm diameter vials with 0.4%-1.6% AuNP concentrations was modelled by FLUKA. A 15 and 81 keV monoenergetic x-ray sheet beam of 0.4 mm in width was used to image the phantom with L-shell and K-shell XFCT, respectively, with a dose of 30 mGy. The collimator thickness for L-shell and K-shell data acquisition was 3.3 and 5.1 mm, respectively. The XFCT images resulting from three collimator geometries were generated using the maximum likelihood expectation maximization (MLEM) iterative reconstruction method. With a resolution of 0.4 mm they were corrected for x-ray attenuation. The sheet beam XFCT images were compared against pencil beam geometry images that were generated using 55 translations. To assess image quality, the contrast-to-noise ratio (CNR) was evaluated for each vial. The Rose criterion was used to determine the lowest AuNP concentration detectable for each image. RESULTS: Among the three collimator geometry types, the sheet beam L-shell and K-shell parallel collimator XFCT images yielded AuNP sensitivity limits at 0.09% and 0.08%, respectively, for a 2 mm diameter vial. The AuNP sensitivity limits of the pencil beam XFCT images were 0.07% and 0.01% for L-shell and K-shell XFCT, respectively. The L-shell parallel collimator AuNP imaging sensitivity approached that of the pencil beam geometry with a 55-fold reduction in imaging time. The AuNP sensitivity limits for the 1 mm diameter vial for the L-shell and K-shell parallel collimator XFCT images were 0.19% and 0.16%, respectively, and those of the pencil beam XFCT images were 0.08% and 0.01% for L-shell and K-shell XFCT, respectively. The remaining two collimator geometries resulted in a lower CNR and poorer image quality. For a 2 mm diameter vial, the AuNP sensitivity limits for the L-shell and K-shell multipinhole collimator XFCT images were 0.23% and 0.52%, respectively, while for the L-shell and K-shell converging collimator XFCT images the AuNP sensitivity limits were 0.38% and 0.13%, respectively. CONCLUSION: This work demonstrates the feasibility of sheet beam L-shell XFCT imaging for small animal studies using parallel-oriented lead collimators which can detect AuNP concentrations approaching the level of pencil beam images with reduced imaging time.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».