Robust Fourier‐based slanted‐edge method to measure scatter ratio
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient scatter incident on an x-ray detector reduces radiographic contrast and adds quantum noise, and minimizing scatter is critical in some specialized techniques such as dual-energy and energy-subtraction methods. Existing methods to measure scatter are either labor-intensive (multiple disks) or not appropriate to use in radiography where scatter often exceeds the width of the x-ray beam. PURPOSE: Develop a method to measure the scatter-to-primary ratio (SPR) that can be used for a wide range of radiographic and mammographic conditions, both with scatter equilibrium (scatter function does not exceed primary-beam width) and without. METHODS: Fourier theory is used to show the SPR can be measured from the low-frequency drop (LFD) of the Fourier transform of the derivative of a normalized edge profile. The method was validated both experimentally and by simulation for radiography and mammography under scatter equilibrium and nonequilibrium conditions. RESULTS: The theoretical derivation showed that by normalizing an edge profile with a profile without the edge, scatter equilibrium is not required and the method accommodates a nonuniform primary beam from beam divergence and Heel effect. The method was validated by a simulation study for a range of scatter-LSF widths, primary-beam widths, and image regions of interest used in the analysis. Experimental scatter measurements agreed with a similar edge-method published by Cooper when scatter equilibrium is achieved. CONCLUSIONS: A simple and direct method of measuring the SPR obtained with both uniform and nonuniform test phantoms is described. Validated both experimentally and theoretically, it uses the Fourier LFD obtained from a normalized slanted-edge profile and works for a wide range of practical mammographic and radiographic conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».