Eliminating computed tomography imaging artifacts through 3D printed radiotherapy head supports
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The geometry of an immobilization device such as a headrest can cause undesired computed tomography (CT) artifacts that may affect both volume definition and dosimetry in radiotherapy of the brain. The purpose of this work was to reduce CT artifacts caused by a standard hard plastic hollow radiotherapy headrest. This was to be achieved through design and prototyping of a custom-made head support. METHODS: A series of CT scans were acquired of both a water phantom and an anthropomorphic head phantom which were resting on custom-made three-dimensional (3D) printed supports. All custom-made supports were made of polylactic acid (PLA) plastic filament and printed by fused deposition modeling (FDM) 3D printing technology. Initial designs were studied with a water phantom using a simplified support with straight and curved shapes both at the edges and as infill patterns. Imaging of a 3D printed clinical prototype was then compared to our standard headrest using an anthropomorphic head phantom. RESULTS: The presence of dark streaks inside both phantoms was seen on the CT images for headrests involving supports with straight shapes at the edges or as infill patterns. Such artifacts were ascribed to the exponential edge-gradient effect (EEGE). No such artifact was observed when the support was designed with a combination of curved edges and infill patterns. CONCLUSION: When developing immobilization accessories for use in CT scanners, more attention could be paid to artifact attenuating design elements. This work illustrates the usefulness of 3D printing in prototyping radiotherapy accessories and solving concrete clinical problems.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».