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Enregistrement W3132798183 · doi:10.1117/12.2582010

Theoretical comparison of energy-resolved and temporal-subtraction angiography

2021· article· en· W3132798183 sur OpenAlexaff
Sarah Aubert, Michael Belli, Jesse Tanguay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorDigital subtraction angiographyEnergy (signal processing)Signal-to-noise ratio (imaging)ScintillatorNoise (video)PhysicsPixelIodineOpticsMaterials scienceAngiographyNuclear medicineComputer scienceMedicineRadiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy-resolving x-ray detectors may enable producing iodine-specific images of the coronary arteries without the presence of motion artifacts. We refer to this approach as energy-resolved angiography (ERA), which uses basis material decomposition to produce iodine-specific images. We compared the theoretical iodine pixel signal-to- noise ratio (SNR) and the zero-frequency SNR of ERA with that of conventional digital subtraction angiography (DSA), the latter of which produces iodine-specific images by subtracting images acquired before and after iodine injection. For both ERA and DSA, we modeled iodine SNR with and without the response of realistic x-ray detectors. For ERA, we used a validated model of the energy response of a cadmium zinc telluride (CZT) spectroscopic x-ray detector to account for spectral degradation and spatio-energetic cross talk due to charge sharing. For DSA, we modeled the response of a cesium-iodine (CsI)-based detector and validated our model by comparison with published data. Incorporating a realistic energy response for spectroscopic x-ray detectors decreased the pixel SNR and zero-frequency SNR by greater than a factor of two. In the case of DSA, optical blur in the scintillator increased iodine SNR relative to ideal systems, a result attributable to reduced high-frequency noise in the presence of optical blur. Our results suggest that, for the same patient x-ray exposure, the pixel SNR and zero-frequency SNR of ERA will be ~1/6 and ~1/3 of that DSA, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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