The use of CT density changes at internal tissue interfaces to correlate internal organ motion with an external surrogate
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to describe a non-invasive method to monitor the motion of internal organs affected by respiration without using external markers or spirometry, to test the correlation with external markers, and to calculate any time shift between the datasets. Ten lung cancer patients were CT scanned with a GE LightSpeed Plus 4-Slice CT scanner operating in a ciné mode. We retrospectively reconstructed the raw CT data to obtain consecutive 0.5 s reconstructions at 0.1 s intervals to increase image sampling. We defined regions of interest containing tissue interfaces, including tumour/lung interfaces that move due to breathing on multiple axial slices and measured the mean CT number versus respiratory phase. Tumour motion was directly correlated with external marker motion, acquired simultaneously, using the sample coefficient of determination, r(2). Only three of the ten patients showed correlation higher than r(2) = 0.80 between tumour motion and external marker position. However, after taking into account time shifts (ranging between 0 s and 0.4 s) between the two data sets, all ten patients showed correlation better than r(2) = 0.8. This non-invasive method for monitoring the motion of internal organs is an effective tool that can assess the use of external markers for 4D-CT imaging and respiratory-gated radiotherapy on a patient-specific basis.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».