SU‐E‐J‐215: Towards MR‐Only Image Guided Identification of Calcifications and Brachytherapy Seeds: Application to Prostate and Breast LDR Implant Dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To identify and analyze the appearance of calcifications and brachytherapy seeds on magnitude and phase MRI images and to investigate whether they can be distinguished from each other on corrected phase images for application to prostate and breast low dose rate (LDR) implant dosimetry. Methods: An agar‐based gel phantom containing two LDR brachytherapy seeds (Advantage Pd‐103, IsoAid, 0.8mm diameter, 4.5mm length) and two spherical calcifications (large: 7mm diameter and small: 4mm diameter) was constructed and imaged on a 3T Philips MR scanner using a 16‐channel head coil and a susceptibility weighted imaging (SWI) sequence (2mm slices, 320mm FOV, TR/ TE= 26.5/5.3ms, 15 degree flip angle). The phase images were unwrapped and corrected using a 32×32, 2D Hanning high pass filter to remove background phase noise. Appearance of the seeds and calcifications was assessed visually and quantitatively using Osirix (http://www.osirix‐viewer.com/). Results: As expected, calcifications and brachytherapy seeds appeared dark (hypointense) relative to the surrounding gel on the magnitude MRI images. The diameter of each seed without the surrounding artifact was measured to be 0.1 cm on the magnitude image, while diameters of 0.79 and 0.37 cm were measured for the larger and smaller calcifications, respectively. On the corrected phase images, the brachytherapy seeds and the calcifications appeared bright (hyperintense). The diameter of the seeds was larger on the phase images (0.17 cm) likely due to the dipole effect. Conclusion: MRI has the best soft tissue contrast for accurate organ delineation leading to most accurate implant dosimetry. This work demonstrated that phase images can potentially be useful in identifying brachytherapy seeds and calcifications in the prostate and breast due to their bright appearance, which helps in their visualization and quantification for accurate dosimetry using MR‐only. Future work includes optimizing phase filters to best identify and delineate seeds and calcifications.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».