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Enregistrement W4388557272 · doi:10.1093/milmed/usad034

Portable Single-Exposure Dual-Energy X-ray Detector for Improved Point-of-Care Diagnostic Imaging

2023· article· en· W4388557272 sur OpenAlexaff
Karim S. Karim, Steven Tilley

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetective quantum efficiencyOptical transfer functionDigital radiographyDetectorImage qualityFlat panel detectorRadiographyNuclear medicineMedicineFluoroscopySensitivity (control systems)OpticsComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceRadiologyPhysicsImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Dual-energy subtraction (DES) imaging is well known to reduce anatomical noise and enable material classification. The current approaches to DES imaging have trade-offs, such as motion artifacts, low sensitivity because of losses in a mid-filter, and lack of portability. Recently, a portable triple-layer flat-panel detector (FPD) was proposed for use in single-shot DES imaging that can provide improved sensitivity and removal of motion artifacts in a point-of-care setting. The purpose of this study is to evaluate the feasibility of such a detector. Various image quality metrics and clinical images are provided. MATERIALS AND METHODS: An FDA-cleared single-exposure DES FPD consisting of three stacked sensors was used for all measurements. This detector generates three images per exposure: A digital radiography (DR) image, i.e., as would be produced with a conventional detector, and two DES images, bone and soft tissue. To evaluate DR image quality, detective quantum efficiency (DQE) and modulation transfer function were measured for multiple radiation quality beams. Digital radiography and DES images obtained from this FPD were evaluated in previously reported fixed and portable clinical studies. Digital radiography and DES images from case studies are presented for qualitative assessment. RESULTS: Modulation transfer function and DQE were measured across multiple radiation quality beams for the DR image. The DES images showed good tissue separation and uniformity with no visible motion or alignment artifacts. The DES images, when read in conjunction with the DR image, resulted in increased reader confidence and revealed abnormalities or details that were sometimes overlooked in the DR image. CONCLUSIONS: The proposed panel produces high-quality DR images as indicated by the DQE and modulation transfer function. The DES images have been shown to improve sensitivity in clinical applications and increase reader confidence. This detector can enable DES in portable or otherwise difficult applications, opening new doors for improved patient care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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