Reliability of contour-based volume calculation for radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Determining accurate target volume is critical for both prescribing and evaluating stereotactic radiosurgery (SRS) treatments. The aim of this study was to determine the reliability of contour-based volume calculations made by current major SRS platforms. METHODS: Spheres ranging in diameter from 6.4 to 38.2 mm were scanned and then delineated on imaging studies. Contour data sets were subsequently exported to 6 SRS treatment-planning platforms for volume calculations and comparisons. This procedure was repeated for the case of a patient with 12 metastatic lesions distributed throughout the brain. Both the phantom and patient datasets were exported to a stand-alone workstation for an independent volume-calculation analysis using a series of 10 algorithms that included approaches such as slice stacking, surface meshing, point-cloud filling, and so forth. RESULTS: Contour data-rendered volumes exhibited large variations across the current SRS platforms investigated for both the phantom (-3.6% to 22%) and patient case (1.0%-10.2%). The majority of the clinical SRS systems and algorithms overestimated the volumes of the spheres, compared with their known physical volumes. An independent algorithm analysis found a similar trend in variability, and large variations were typically associated with small objects whose volumes were < 0.4 cm(3) and with those objects located near the end-slice of the scan limits. CONCLUSIONS: Significant variations in volume calculation were observed based on data obtained from the SRS systems that were investigated. This observation highlights the need for strict quality assurance and benchmarking efforts when commissioning SRS systems for clinical use and, moreover, when conducting multiinstitutional cross-SRS platform clinical studies.
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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 | 0,012 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».