Development of virtual patient models for permanent implant brachytherapy Monte Carlo dose calculations: interdependence of CT image artifact mitigation and tissue assignment
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Notice bibliographique
Résumé
This work investigates and compares CT image metallic artifact reduction (MAR) methods and tissue assignment schemes (TAS) for the development of virtual patient models for permanent implant brachytherapy Monte Carlo (MC) dose calculations. Four MAR techniques are investigated to mitigate seed artifacts from post-implant CT images of a homogeneous phantom and eight prostate patients: a raw sinogram approach using the original CT scanner data and three methods (simple threshold replacement (STR), 3D median filter, and virtual sinogram) requiring only the reconstructed CT image. Virtual patient models are developed using six TAS ranging from the AAPM-ESTRO-ABG TG-186 basic approach of assigning uniform density tissues (resulting in a model not dependent on MAR) to more complex models assigning prostate, calcification, and mixtures of prostate and calcification using CT-derived densities. The EGSnrc user-code BrachyDose is employed to calculate dose distributions. All four MAR methods eliminate bright seed spot artifacts, and the image-based methods provide comparable mitigation of artifacts compared with the raw sinogram approach. However, each MAR technique has limitations: STR is unable to mitigate low CT number artifacts, the median filter blurs the image which challenges the preservation of tissue heterogeneities, and both sinogram approaches introduce new streaks. Large local dose differences are generally due to differences in voxel tissue-type rather than mass density. The largest differences in target dose metrics (D90, V100, V150), over 50% lower compared to the other models, are when uncorrected CT images are used with TAS that consider calcifications. Metrics found using models which include calcifications are generally a few percent lower than prostate-only models. Generally, metrics from any MAR method and any TAS which considers calcifications agree within 6%. Overall, the studied MAR methods and TAS show promise for further retrospective MC dose calculation studies for various permanent implant brachytherapy treatments.
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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 | 0,000 | 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