Low-cost X-ray quality assurance system based on optical sensors and phosphor screen
Notice bibliographique
Résumé
Digital radiographic imaging systems are becoming more widely deployed in low-resource settings, potentially reducing the inequitable access to medical imaging that persists today. Even when resources are made available to install digital x-ray equipment, challenges remain with respect to ongoing maintenance and recommended quality assurance programs. Recent studies have indicated that a significant fraction of radiographic installations in Africa are not assessed at recommended intervals due to the lack of high-cost x-ray exposure meters. As a result, errors in x-ray exposure parameters (e.g. current, exposure time, or kilovoltage) can lead to suboptimal image quality, repeated exams, and unnecessary radiation exposure to patients and staff. We have developed a low-cost solution for routine x-ray quality assurance measurements, which takes advantage of commercial-off-the-shelf (COTS) electronic components integrated with a low-power microprocessor controller. The device employs four sensitive phototransistors connected to a multiplexed 16-bit analog-to-digital converter. Light input to the optical sensors is provided by a rare-earth phosphor screen (Lanex regular), which emits green light under exposure to x-rays. Estimation of spectral properties is enabled by the use of aluminum filters on two of the four photosensors. Acquisition is controlled by an open-source microprocessor (Arduino Nano 33 BLE) and the total cost of all components is less than $100 USD. Comparisons against a commercial sensor indicate that the optical-based measurements of x-ray exposure are linear and accurate to within ±3%, over the range from 60 to 140 kVp. This project demonstrates the feasibility of providing accurate, robust solid-state x-ray exposure measurements in low-resource settings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».