Experimental results of the first prototype direct-indirect dual-layer flat-panel detector for contrast-enhanced digital mammography and contrast-enhanced digital breast tomosynthesis
Notice bibliographique
Résumé
Contrast enhanced digital mammography (CEDM) and contrast enhanced digital breast tomosynthesis (CEDBT) highlight the uptake of iodinated contrast agent in breast lesions in dual-energy (DE) subtracted images. In conventional methods, low-energy (LE) and high-energy (HE) images are acquired with two separate exposures, referred to as the dual-shot (DS) method. Patient motion between two exposures could result in residual breast tissue structure in DE images, which reduces iodinated lesion conspicuity. We propose to use a direct-indirect dual-layer flat-panel detector (DI-DLFPD) to acquire LE and HE images simultaneously, thereby eliminating the motion artifact. The DI-DLPFD system comprise a k-edge filter at the tube output, an amorphous-selenium (a-Se) direct detector as the front layer, and a cesium iodide (CsI) indirect detector as the back layer. This study presents the CEDM and CEDBT results from the first prototype DI-DLFPD. For comparison, CEDM and CEDBT images were also acquired with DS technique, with simulated 2mm patient motion between LE and HE exposures. The figure of merit (FOM) used to assess iodinated object detectability is the dose normalized signal difference to noise ratio squared. Our results showed that DI-DLFPD images exhibit complete cancellation of breast tissue structure, which led to significant improvement in iodinated object detectability and more accurate iodine quantification, compared to DS images with simulated patient motion.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».