Poster — Wed Eve—46: Quantitative Evaluation on the Accuracy of Image Registration Methods in SPECT Guided Radiation Therapy for Lung Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To quantitatively evaluate the accuracy of several SPECT/CT image registration methods in recent studies and its impact on the functional lung volume segmentation in SPECT guided radiation therapy (RT) treatment planning. Methods and Materials: Five lung cancer patients were consented to have a perfusion SPECT scan with 99mTc‐macroaggregated albumin. During the scan, a low resolution CT image was acquired using the SPECT/CT scanner. This CT scan was co‐registered to the patient's planning CT scan through four rigid and deformable image registration programs (rigid registration, skin/lung control points based registration and B‐spline deformable registration). After the CT to CT co‐registration, original SPECT reconstructions were warped and co‐registered to the planning CT scan. The functional lung volumes were segmented from each deformed SPECT using 10, 20, …, 90% of maximum pixel value as a threshold. The differences in the size and contours of each functional volume were calculated. Results: Based on the evaluation of registered CT images, the result from B‐spline registration demonstrated the smallest intensity difference. Using the warped SPECT images obtained from this registration method as a reference, the smallest difference in the size and contour of functional volumes was found using rigid registration. In the point‐based registrations, a better result was found when the control points were placed on lung volume instead of body contour. Conclusion: Apply B‐spline based image registration method in SPECT‐guided RT studies was shown to be accurate. Point‐based image registration using skin markers with a standalone SPECT scanner was found least accurate.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».