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Enregistrement W4402029904 · doi:10.1088/1361-6560/ad75df

Contrast and quantum noise in single-exposure dual-energy thoracic imaging with photon-counting x-ray detectors

2024· article· en· W4402029904 sur OpenAlexafffund
Jeffrey Dhari, Jesse Tanguay

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésContrast (vision)DetectorPhoton countingNoise (video)PhotonPhysicsDual energyOpticsContrast-to-noise ratioEnergy (signal processing)X-rayNuclear medicineMaterials scienceMedicineComputer scienceImage qualityArtificial intelligenceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective. Photon-counting x-ray detectors (PCDs) can produce dual-energy (DE) x-ray images of lung cancer in a single x-ray exposure. It is important to understand the factors that affect contrast, noise and the contrast-to-noise ratio (CNR). This study quantifies the dependence of CNR on tube voltage, energy threshold and patient thickness in single exposure, DE, bone-suppressed thoracic imaging with PCDs, and elucidates how the fundamental processes inherent in x-ray detection by PCDs contribute to CNR degradation. Approach. We modeled the DE CNR for five theoretical PCDs, ranging from an ideal PCD that detects every primary photon in the correct energy bin while rejecting all scattered radiation to a non-ideal PCD that suffers from charge-sharing and electronic noise, and detects scatter. CNR was computed as a function of tube voltage and high energy threshold for average and larger-than-average patients. Model predictions were compared with experimental data extracted from images acquired using a cadmium telluride (CdTe) PCD with two energy bins and analog charge summing for charge-sharing suppression. The imaging phantom simulated attenuation, scatter and contrast in lung nodule imaging. We quantified CNR improvements achievable with anti-correlated noise reduction (ACNR) and measured the range of exposure rates over which pulse pile-up is negligible. Main Results. The realistic model predicted overall trends observed in the experimental data. CNR improvements with ACNR were approximately five-fold, and modeled CNR-enhancements were on average within 10% of experiment. CNR increased modestly (i.e. <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>&lt;</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> 20%) when increasing the tube voltage from 90 kV to 130 kV. Optimal energy thresholds ranged from 50 keV to 70 keV across all tube voltages and patient thicknesses with and without ACNR. Quantum efficiency, electronic noise, charge sharing and scatter degraded CNR by ~50%. Charge sharing and scatter had the largest effect on CNR, degrading it by ~30% and ~15% respectively. Dead-time losses were less than 5% for patient exposure rates within the range of clinical exposure rates. Significance. In this study, we (1) employed analytical and computational models to assess the impact of different factors on CNR in single-exposure DE imaging with PCDs, (2) evaluated the accuracy of these models in predicting experimental trends, (3) quantified improvements in CNR achievable through ACNR and (4) determined the range of patient exposure rates at which pulse pile-up can be considered negligible. To the best of our knowledge, this study represents the first systematic investigation of single-exposure DE imaging of lung nodules with PCDs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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