Experimental feasibility of xenon-enhanced dual-energy radiography for imaging of lung function
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a leading cause of death worldwide. We experimentally investigated the feasibility of two-dimensional xenon-enhanced dual-energy (XeDE) radiography for imaging of lung function. We optimized image quality under quantum-noise-limited conditions using a chest phantom consisting of a rectangular chamber representing the thoracic volume and PMMA slabs simulating x-ray attenuation by soft tissue. A sealed, air-filled cavity with thin PMMA walls was positioned inside the chamber to simulate a 2 cm thick ventilation defect. The chamber was ventilated with xenon and dual-energy imaging was performed using a diagnostic x-ray tube and a flat-panel detector. The contrast-to-noise ratio of ventilation defects normalized by patient x-ray exposure maximized at a kV-pair of approximately 60/140-kV and when approximately one third of the total exposure was allocated to the HE image. We used the optimized technique to image a second phantom that contained lung-parenchyma-mimicking PMMA clutter, rib-mimicking aluminum slats and an insert that simulated ventilation defects with thicknesses ranging from 0.5 cm to 2 cm and diameters ranging from 1 cm to 2 cm. From the resulting images we computed the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of the non-prewhitening model observer with an eye filter and internal noise. For a xenon concentration of 75%, good AUCs (i.e. 0.8-0.9) to excellent AUCs (i.e. >0.9) were obtained when the defect diameter is greater than 1.3 cm and defect thickness is 1 cm. When the xenon concentration was reduced to 50%, the AUC was ∼0.9 for defects 1.2 cm in diameter and ∼1.5 cm in thickness. Two-dimensional XeDE radiography may therefore enable detection of functional abnormalities associated with early-stage COPD, for which xenon ventilation defects can occupy up to 20% of the lung volume, and should be further developed as a low-cost alternative to MRI-based approaches and a low-dose alternative to CT-based approaches.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».