SU‐E‐I‐86: Using Modulation Transfer Function as a Tool in a Digital Mammography QC Program
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate the efficacy of MTF measurement on digital mammography systems in the Ontario Breast Screening Program (OBSP). Methods: An MTF tool, composed of a copper square on a flexible printed circuit film is supported on top of a 40 mm PMMA slab and imaged with an x‐ray technique appropriate for this thickness. In‐house software, QuickQC, is used to review the image, define regions of interest (ROIs) over each copper edge and calculate the presampled MTF from the line spread function (LSF), by differentiating the edge spread functions (ESF). The noise in the LSF is zero at zero frequency, making the normalization of MTF(0) possible. Since implementing this test in the OBSP 5 years ago, over 180 digital mammography systems have been surveyed semi‐annually (∼ 800 reports). The physicist collects and analyzes the MTF images for all targets and focal spot sizes. MTF results for each digital mammography vendor were summarized to develop pass‐fail criteria. Results: Using appropriate x‐ray techniques, the MTF obtained in this way is similar to values published elsewhere. The noise in the MTF linearly increases to the cutoff spatial frequency, but doesnˈt seriously impair the ability to evaluate compliance. The effects of phosphor glare and extra focal radiation are evident in the low frequency region. Focal spot deterioration is observed as a decrease in MTF compared to the performance for other units of the same model. Underexposure of the phantom causes excessive noise in the MTF. The frequency at which the MTF drops to 50% is typically between 2.5 to 3.5 mm−1 for phosphor based systems with both 50 and 100 um pitch, and 4.0 to 5.0 mm−1 for Se systems with 74–85 um dels. Conclusions: This objective QC test is effective in identifying MTF degradation in a range of different digital mammography systems in the field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».