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Enregistrement W1121435541 · doi:10.1118/1.4924193

SU-E-J-106: The Use of Deformable Image Registration with Cone-Beam CT for a Better Evaluation of Cumulative Dose to Organs

2015· article· en· W1121435541 sur OpenAlexaff
O Fillion, L Gingras, Louis Archambault

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité LavalQuebec - Clinical Research Organization in CancerCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContouringNuclear medicineVoxelCumulative doseMedicineDosimetryRadiation treatment planningImage registrationRadiation therapyRandomized controlled trialCone beam computed tomographyMedical imagingRadiologyComputed tomographyComputer scienceSurgeryImage (mathematics)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The knowledge of dose accumulation in the patient tissues in radiotherapy helps in determining the treatment outcomes. This project aims at providing a workflow to map cumulative doses that takes into account interfraction organ motion without the need for manual re-contouring. Methods: Five prostate cancer patients were studied. Each patient had a planning CT (pCT) and 5 to 13 CBCT scans. On each series, a physician contoured the prostate, rectum, bladder, seminal vesicles and the intestine. First, a deformable image registration (DIR) of the pCTs onto the daily CBCTs yielded registered CTs (rCT) . This rCT combined the accurate CT numbers of the pCT with the daily anatomy of the CBCT. Second, the original plans (220 cGy per fraction for 25 fractions) were copied on the rCT for dose re-calculation. Third, the DIR software Elastix was used to find the inverse transform from the rCT to the pCT. This transformation was then applied to the rCT dose grid to map the dose voxels back to their pCT location. Finally, the sum of these deformed dose grids for each patient was applied on the pCT to calculate the actual dose delivered to organs. Results: The discrepancy between the planned D98 and D2 and these indices re-calculated on the rCT, are, on average, of −1 ± 1 cGy and 1 ± 2 cGy per fraction, respectively. For fractions with large anatomical motion, the D98 discrepancy on the re-calculated dose grid mapped onto the pCT can raise to −17 ± 4 cGy. The obtained cumulative dose distributions illustrate the same behavior. Conclusion: This approach allowed the evaluation of cumulative doses to organs with the help of uncontoured daily CBCT scans. With this workflow, the easy evaluation of doses delivered for EBRT treatments could ultimately lead to a better follow-up of prostate cancer patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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