Cupping correction for partial rotation dental conebeam CT
Notice bibliographique
Résumé
Dental cone beam computed tomography (CBCT) offers a variety of fields of view (FOV), ranging from the entire craniofacial complex down to an individual tooth. To manage the radiation dose to the patient, partial rotation scanning is often used. However, the images suffer from non-uniformities related to attenuation of the beam as it crosses the patient anatomy and the uneven radiation field due in part to scattered radiation. We have modelled the cupping artifact in the maxillofacial field of view and applied a correction to improve uniformity in the image. We applied this correction to smaller fields of view. Images were obtained using a Carestream 9300 CBCT system of the SEDENTEX image quality phantom and 2 anthropomorphic skull phantoms. The maxillofacial FOV (17x11 cm2 ) was used with clinical settings for an average adult (90 kVp, 4 mA, 6.4 s) and reconstructed with 0.25 mm voxel spacing. In MATLAB, we modeled the 2D surface across a uniform section of the SEDENTEX phantom with a polynomial fit to find an offset that could be added to reduce the cupping artefact. This offset was then applied to the images of the anthropomorphic and SEDENTEX phantoms for 17x11 cm2 , 10x10 cm2 , 10x5 cm2 and 8x8 cm2 FOVs. The offset was cropped for the 10x10 cm2 , 10x5 cm2 and 8x8 cm2 FOVs. For all images, the uniformity was improved. From this study, we conclude that a single correction matrix can be used for all 4 FOVs on this machine to improve image quality.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».