Commissioning of a solid tank design for fan-beam optical CT based 3D radiation dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Optical computed tomography (CT) is one of the leading modalities for imaging gel dosimeters used in the verification of complex radiotherapy treatments. In previous work, a novel fan-beam optical CT scanner design was proposed that could significantly reduce the volume of the refractive index baths that are commonly found in optical CT systems. Here, the proposed scanner has been manufactured and commissioned. Approach. Image reconstruction is performed through algebraic reconstruction technique and iterated using the fast iterative shrinkage-thresholding algorithm (FISTA) algorithm. Ray tracing for algebraic reconstruction was performed using an in-house developed ray tracing simulator. A set of Sylgard® 184 phantoms were created to commission spatial resolution, geometric deformity, contrast-to-noise ratio (CNR), and scan settings. Main Results. The scanner is capable of a 0.929 mm −1 spatial resolution, observed at 200 iterations, although the spatial resolution is highly dependent on the number of iterations. The geometric distortion, measured by scanning a needle phantom with the prototype scanner as well as a conventional x-ray CT was found to be within <0.25 mm. The CNR was found to peak between 65 and 190 occurring between 50 and 100 iterations and was highly dependent on the region chosen for background noise calculation. The proposed scanner is capable of scanning and reading out slices in less than 1 min per slice. Significance. This work displays the viability of a fan-beam optical CT scanner with minimal index matching using ray-traced algebraic reconstruction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».