Scatter levels in triple-energy photon-counting x-ray imaging
Notice bibliographique
Résumé
Triple-energy imaging with photon-counting x-ray detectors may enable real-time background subtraction for interventional radiography. X-ray scatter is expected to affect the robustness of image generation and the resulting image quality. The purpose of this work was to measure scatter levels as a function of the energy bin for triple-energy imaging with photon-counting x-ray detectors. We used the air-gap method to measure the scatter levels for a 20cm, 15cm, and 10cm-thick PMMA phantom. The phantom was imaged using a cadmium telluride photon-counting detector with two energy bins and analog charge summing for charge-sharing suppression. Triple-energy data sets comprised of a low-energy bin, medium-energy bin and high-energy bin were generated from two separate dual-energy data sets for tube voltages of 60kV, 80kV and 100kV. The energy thresholds were chosen to optimize the contrast-to-noise ratio. The scatter-to-primary ratio (SPR), primary fraction, and scatter fraction were measured for fields of view ranging from 5×5cm<sup>2</sup> to 26×26cm<sup>2</sup> at the detector plane. The resulting total SPRs (i.e. total primary/total scatter) ranged from 0.2 to 2.5 across all tube voltages and fields of view. For a fixed tube voltage, the SPR varied by a factor of 2.5 across the energy bins, with the lowest energy bin having the highest SPR and the highest energy bin having the lowest SPR. In all cases, for a fixed tube voltage, the SPR of a particular energy bin was a constant fraction of the total SPR. For example, the SPR in the low-energy bin was typically ~1.3 to 1.5 times that of the total SPR. The SPR of the high-energy bin was ~0.6 to 0.7 times that of the total SPR. The results of this study will be critical to understanding image generation and image quality in triple-energy photon-counting imaging of iodine for angiographic applications.
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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 ».