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Enregistrement W1965247935 · doi:10.1118/1.4870385

Assessment of contrast enhanced respiration managed cone-beam CT for image guided radiotherapy of intrahepatic tumors

2014· article· en· W1965247935 sur OpenAlexafffund
Nikolaj Jensen, Errol Stewart, Michael Lock, Barbara Fisher, Roman Kozak, Jeff Chen, Ting‐Yim Lee, Eugene Wong

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsLawson Health Research InstituteSt Joseph's Health CareWestern UniversityCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCone beam ctRadiation therapyContrast (vision)Cone beam computed tomographyImage-guided radiation therapyNuclear medicineRadiologyRadiation treatment planningComputed tomographyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Contrast enhancement and respiration management are widely used during image acquisition for radiotherapy treatment planning of liver tumors along with respiration management at the treatment unit. However, neither respiration management nor intravenous contrast is commonly used during cone-beam CT (CBCT) image acquisition for alignment prior to radiotherapy. In this study, the authors investigate the potential gains of injecting an iodinated contrast agent in combination with respiration management during CBCT acquisition for liver tumor radiotherapy. METHODS: Five rabbits with implanted liver tumors were subjected to CBCT with and without motion management and contrast injection. The acquired CBCT images were registered to the planning CT to determine alignment accuracy and dosimetric impact. The authors developed a simulation tool for simulating contrast-enhanced CBCT images from dynamic contrast enhanced CT imaging (DCE-CT) to determine optimal contrast injection protocols. The tool was validated against contrast-enhanced CBCT of the rabbit subjects and was used for five human patients diagnosed with hepatocellular carcinoma. RESULTS: In the rabbit experiment, when neither motion management nor contrast was used, tumor centroid misalignment between planning image and CBCT was 9.2 mm. This was reduced to 2.8 mm when both techniques were employed. Tumors were not visualized in clinical CBCT images of human subjects. Simulated contrast-enhanced CBCT was found to improve tumor contrast in all subjects. Different patients were found to require different contrast injections to maximize tumor contrast. CONCLUSIONS: Based on the authors' animal study, respiration managed contrast enhanced CBCT improves IGRT significantly. Contrast enhanced CBCT benefits from patient specific tracer kinetics determined from DCE-CT.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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