Seven general radiography x-ray detectors with pixel sizes ranging from 175 to 76 <i>μ</i> m: technical evaluation with the focus on orthopaedic imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim . Flat panel detectors with small pixel sizes general can potentially improve imaging performance in radiography applications requiring fine detail resolution. This study evaluated the imaging performance of seven detectors, covering a wide range of pixel sizes, in the frame of orthopaedic applications. Material and methods . Pixel sizes ranged from 175 (detector A 175 ) to 76 μ m (detector G 76 ). Modulation transfer function (MTF) and detective quantum efficiency (DQE) were measured using International Electrotechnical Commission (IEC) RQA3 beam quality. Threshold contrast ( C T ) and a detectability index ( d ′) were measured at three air kerma/image levels. Rabbit shoulder images acquired at 60 kV, over five air kerma levels, were evaluated in a visual grading study for anatomical sharpness, image noise and overall diagnostic image quality by four radiologists. The detectors were compared to detector E 124 . Results . The 10% point of the MTF ranged from 3.21 to 4.80 mm −1 , in going from detector A 175 to detector G 76 . DQE(0.5 mm −1 ) measured at 2.38 μ Gy/image was 0.50 ± 0.05 for six detectors, but was higher for F 100 at 0.62. High frequency DQE was superior for the smaller pixel detectors, however C T for 0.25 mm discs correlated best with DQE(0.5 mm −1 ). Correlation between C T and the detectability model was good ( R 2 = 0.964). C T for 0.25 mm diameter discs was significantly higher for D 150 and F 100 compared to E 124 . The visual grading data revealed higher image quality ratings for detectors D 125 and F 100 compared to E 124 . An increase in air kerma was associated with improved perceived sharpness and overall quality score, independent of detector. Detectors B 150 , D 125 , F 100 and G 76 , performed well in specific tests, however only F 100 consistently outperformed the reference detector. Conclusion . Pixel size alone was not a reliable predictor of small detail detectability or even perceived sharpness in a visual grading analysis study.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».