Comparison of two motion compensation models: Adding ordered subset into the mix
Notice bibliographique
Résumé
The motion compensation model was introduced to improve statistical accuracy of iterative tomographic image reconstruction in the presence of periodic motion. However, this is achieved at the expense of substantial extra computational burden to handle all gated histograms simultaneously. An alternative model was proposed by re-interpreting the interdependence of the Poisson processes defining the projection data along the motion axis, thus allowing all gated histograms to be merged into a single one for reconstruction. It was demonstrated that much less computational resources were then required to converge using this Merged model, while achieving equivalent image quality. In this work, we investigate the impact of Ordered Subsets (OS) on the convergence rate and image quality of the Merged model compared to the Classical motion compensated model. Comparison of 1, 2, 4 and 8 OS was performed using simulated and experimental datasets. As expected, the gain in convergence rate was roughly proportional to the number of OS for both models and both datasets. Both models also converged to images that were equally well correlated to the ground truth. However, the Merged model was observed to retain its advantage in computational resources over the Classical model, which amounted to a three fold gain for our experimental dataset. In conclusion, the proposed Merged model is a promising approach for imaging applications involving periodic motion, such as cardiac or respiratory gated studies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».