Scatter estimation and correction using time-of-flight and deconvolution in x-ray medical imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Time-of-flight (TOF) scatter rejection requires a total timing jitter, including the detector timing jitter and the x-ray source’s pulses width, of 50 ps or less to mitigate most of the effects of scattered photons in radiography and CT imaging. However, since the total contribution of the source and detector to the timing jitter can be retrieved during an acquisition with nothing between the source and detector, it can be demonstrated that this contribution may be partially removed to improve the image quality. Approach. A scatter correction method using iterative deconvolution of the measured time point-spread function estimates the number of scattered photons detected in each pixel. To evaluate the quality of the estimation, GATE was used to simulate the radiography of a water cylinder with bone inserts, and a head and torso in a system with total timing jitters from 100 ps up to 500 ps full-width-at-half-maximum (FWHM). Main results. With a total timing jitter of 200 ps FWHM, 89% of the contrast degradation caused by scattered photons was recovered in a head and torso radiography, compared to 28% with a simple time threshold method. Corrected images using the estimation have a percent root-mean square error between 2% and 14% in both phantoms with timing jitters from 100 to 500 ps FWHM which is lower than the error achieved with scatter rejection alone at 100 ps FWHM. Significance. TOF x-ray imaging has the potential to mitigate the effects of the scattering contribution and offers an alternative to anti-scatter grids that avoids loss of primary photons. Compare to simple TOF scatter rejection using only a threshold, the deconvolution estimation approach has lower requirements on both the source and detector. These requirements are now within reach of state-of-the-art systems.
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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 ».