A frequency‐based approach to locate common structure for 2D‐3D intensity‐based registration of setup images in prostate radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
In many radiotherapy clinics, geometric uncertainties in the delivery of 3D conformal radiation therapy and intensity modulated radiation therapy of the prostate are reduced by aligning the patient's bony anatomy in the planning 3D CT to corresponding bony anatomy in 2D portal images acquired before every treatment fraction. In this paper, we seek to determine if there is a frequency band within the portal images and the digitally reconstructed radiographs (DRRs) of the planning CT in which bony anatomy predominates over non-bony anatomy such that portal images and DRRs can be suitably filtered to achieve high registration accuracy in an automated 2D-3D single portal intensity-based registration framework. Two similarity measures, mutual information and the Pearson correlation coefficient were tested on carefully collected gold-standard data consisting of a kilovoltage cone-beam CT (CBCT) and megavoltage portal images in the anterior-posterior (AP) view of an anthropomorphic phantom acquired under clinical conditions at known poses, and on patient data. It was found that filtering the portal images and DRRs during the registration considerably improved registration performance. Without filtering, the registration did not always converge while with filtering it always converged to an accurate solution. For the pose-determination experiments conducted on the anthropomorphic phantom with the correlation coefficient, the mean (and standard deviation) of the absolute errors in recovering each of the six transformation parameters were Theta(x):0.18(0.19) degrees, Theta(y):0.04(0.04) degrees, Theta(z):0.04(0.02) degrees, t(x):0.14(0.15) mm, t(y):0.09(0.05) mm, and t(z):0.49(0.40) mm. The mutual information-based registration with filtered images also resulted in similarly small errors. For the patient data, visual inspection of the superimposed registered images showed that they were correctly aligned in all instances. The results presented in this paper suggest that robust and accurate registration can be achieved with intensity-based methods by focusing on rigid bony structures in the images while diminishing the influence of artifacts with similar frequencies as soft tissue.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».