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Enregistrement W4399924368 · doi:10.3329/bjnm.v26i2.71488

Dosimetric Verification of Computed Tomography (CT) Systems Using CTDI Phantom

2024· article· en· W4399924368 sur OpenAlexaff
Shirin Akter, Rajada Khatun, Shaiful Kabir, Ashrafun Nahar Monika, Fakhar Uddin, Md Mahfuzur Rahman, Mohammad Monjur Ahasan

Notice bibliographique

RevueBangladesh Journal of Nuclear Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomComputed tomographyNuclear medicineTomographyMedical physicsMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Computed tomography (CT) is a medical imaging modality that contributes widely over the world for the diagnosis of disease and for treatment planning in the radiotherapy department. The purpose of the study is to measure the accuracy of dose of CT System for quality treatment. Materials and Methods: The study was executed in a 16 slice SOMATOM Emotion CT Scanner of Delta Hospital Ltd. with Tube voltage 130 KV and Tube current 25 mA using Computed Tomography Dose Index (CTDI) phantom (CIRS) of MPD, Atomic Energy Centre, Dhaka. IBA pencil ionization chamber was used to measure the dose at different positions inside the CTDI phantom and data were collected using IBA MagicMax Universal software. The CT radiation doses were estimated using formalisms in the AAPM Report 96 and 111. Results: For the Adult Body Phantom Console displayed dose was 16.03 mGy and estimated dose was found as16.40 mGy. For the Adult Head Phantom, console displayed dose was 32.40 mGy and estimated dose was found as 34.60 mGy. Between the estimated and console displayed doses for Adult Body Phantom and Adult Head Phantom a deviation was realized of 2.3% and 6.8% respectively. Conclusion: Hence CTDI of the above mentioned machine comply with reference value within a tolerance of ± 20 % according to Food and Drug Administration (FDA). Bangladesh J. Nuclear Med. 26(2): 172-176, 2023

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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