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Enregistrement W1503573591 · doi:10.1120/jacmp.v12i3.3505

Evaluation of tomotherapy MVCT image enhancement program for tumor volume delineation

2011· article· en· W1503573591 sur OpenAlexaff
George Rodrigues, Quan Chen, Simon Pavamani, Nancy Read, Belal Ahmad, J. Alex Hammond, Varagur Venkatesan, James Renaud, Slav Yartsev

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTomotherapyContouringNuclear medicineMedicineCoefficient of variationMedical physicsHead and neckRadiation therapyRadiologyMathematicsStatisticsComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of this study were to investigate the variability between physicians in delineation of head and neck tumors on original tomotherapy megavoltage CT (MVCT) studies and corresponding software enhanced MVCT images, and to establish an optimal approach for evaluation of image improvement. Five physicians contoured the gross tumor volume (GTV) for three head and neck cancer patients on 34 original and enhanced MVCT studies. Variation between original and enhanced MVCT studies was quantified by DICE coefficient and the coefficient of variance. Based on volume of agreement between physicians, higher correlation in terms of average DICE coefficients was observed in GTV delineation for enhanced MVCT for patients 1, 2, and 3 by 15%, 3%, and 7%, respectively, while delineation variance among physicians was reduced using enhanced MVCT for 12 of 17 weekly image studies. Enhanced MVCT provides advantages in reduction of variance among physicians in delineation of the GTV. Agreement on contouring by the same physician on both original and enhanced MVCT was equally high.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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