Geant4 Simulation of Scatter Radiation Removal: Comparison and Validation of Anti-scatter Grid and Air Gap for X-ray Mammography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: X-ray mammography modality provides excellent low-contrast resolution images with low scatter radiation, making it the gold standard in diagnosing breast cancer. Anti-scatter grid and air gap techniques are typically used to further minimize the scatter radiation and improve image quality. Thus, Geant4 simulation was used to investigate the effectiveness of these techniques in removing scatter radiation in X-ray mammography. The effectiveness of an anti-scatter grid was evaluated using the Bucky factor, where it linearly increased with increasing the anti-scatter grid ratio. It was found that increasing the grid frequency affects the Bucky factor depending on the design of the grid ratio. This research proved that designing an anti-scatter grid with high grid frequency (80 lp/mm), low grid ratio (2:1), and proper orientation minimized common anti-scatter grid artifacts. The effectiveness of the air gap technique was also evaluated using the air gap dose factor. It increased non-linearly with increasing magnification. This research validated that using smaller pixel sizes and small focal spot sizes improved spatial resolution with magnification. Our simulation validated that the anti-scatter grid and air gap were effective techniques in removing scatter radiation. By comparing these techniques, the anti-scatter grid was more effective in removing scatter radiation at the expense of increasing the radiation absorbed dose with the exception of 2.0 magnification. It’s recommended to be extremely cautious when using 2.0 magnification or a grid ratio higher or equal to 8:1. These parameters may cause the radiation absorbed dose to be increased by several folds. Keywords: Geant4, Gate, X-ray mammography, Scatter removal, Anti-scatter grid, Air gap.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».