Influence of Field of View and Bowtie Filtration on Cone Beam Computed Tomography Image Quality and Scatter-to-Primary Ratio
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose/Aim: The image quality (IQ) of cone-beam computed tomography (CBCT) is often reduced due to X-ray scatter, causing issues such as shading, skin-line artifacts, decreased contrast-to-noise ratio, and inaccurate computed tomography (CT) numbers. This study establishes six metrics for assessing IQ, focusing on both traditional metrics, such as contrast-to-noise ratio, and clinically relevant measures of CT signal accuracy. Using a commercial CBCT system for image-guided radiation therapy (IGRT), the study examines how these metrics vary with axial field-of-view (FOV z ) and bowtie filter use to understand the effects of X-ray scatter on IQ. Materials and Methods: Catphan-600 phantom was scanned at five longitudinal FOV z settings (2–27 cm, Superior-Inferior) with and without a bowtie filter, and all software-based scatter corrections were disabled. Six metrics were evaluated: shading (m shading ), periphery accuracy (m periphery ), noise (m noise ), contrast-to-noise ratio (m CNR ), CT number accuracy (m CT# ), and linearity (m linearity ). Results: All six metrics demonstrated a notable decline in IQ as the FOV z increased from 2 to 27 cm. Specifically, the CNR decreased by half, while m shading increased by 250 HU. The bowtie filter improved CT number accuracy at the periphery by approximately 100–140 HU, partially mitigating the impact of a larger FOV z on IQ. Conclusions: As the FOV z increases, quantitative assessments reveal significant artifacts. Using a bowtie filter improves CNR and CT number accuracy while reducing shading and skin-line artifacts. For enhanced IQ in clinical therapy, minimizing the FOV z is recommended. The evaluation framework established in this study provides a valuable tool for system comparison and assessing scatter correction techniques, aiding in accurate low-contrast detection and supporting advancements in online and adaptive radiotherapy.
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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 | 0,001 | 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 découle