Abstract 4060: Use of small animal MRI and cone-beam CT for image-guided radiotherapy of orthotopic tumors in mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Recent developments in image-guided radiation therapy (IGRT) of small animals aim to adapt the radiation planning and delivery protocols employed in the clinical setting to preclinical investigations. Accurate and targeted delivery of radiation to the disease volume of interest is necessary for evaluation of new treatment strategies and their timely translation to the clinic. This abstract reports the feasibility of employing a 1T small animal MR scanner and a cone-beam CT (CBCT)-equipped small animal irradiator to effectively visualize and delineate orthotopically implanted tumors on the treatment bed prior to targeted radiotherapy. Methods: Male nude mice bearing orthotopically implanted prostate tumor (DU145 and 22Rv1) and female SCID mice bearing orthotopically implanted cervical tumor (ME-180) were positioned on a transportable multimodality imaging and treatment bed (Minerve System, Bioscan) and scanned using a 1T MR scanner (M2, Aspect Imaging) and a small animal irradiator equipped with CBCT (X-rad 255Cx, Precision X-ray). The MR images were acquired using a fast spin echo sequence (TE/TR = 80/4800, NEX of 4 or 6, voxel size of 0.2 x 0.2 x 1.0 mm, 22 to 24 slices and imaging time of 6 to 8 minutes). The CBCT images were acquired at 80 and 100 kVp (for reduced streaking at the bone/soft tissue interface) and 0.5 mA (60 seconds acquisition) and reconstructed at 0.1 x 0.1 x 0.1 mm voxel size. Image analysis was conducted using Microview (GE Healthcare) by manually contouring of the tumor in selected slices and then linearly extrapolating across non-contoured slices. Results: The overall soft tissue contrast in the lower abdominal cavity was poor in the CBCT data set. There are cases where there is sufficient contrast between the bladder and the tumor, and between the tumor and selected segments of the intestinal tract. Nonetheless, it was challenging in most cases to confidently delineate the tumor margins using the CBCT images alone. Side-by-side consultation with the MR images during contouring allowed for the tumors to be more confidently delineated on the CBCT images (without co-registration with the MR data set) with a volumetric accuracy of 92.4 ± 12.3% (7 distinct tumors with volumes ranging from 181 to 1399 mm3) relative to the volumes contoured using the MR data set alone. Conclusion: Precise and accurate delivery of radiation to preclinical animal models must be supplemented by imaging techniques that allow for visualization and delineation of the disease volume in the treatment position. MR images acquired with the animal on a transportable multimodality imaging and treatment bed facilitated the delineation of volumetrically accurate treatment regions using a CBCT-equipped small animal irradiator. Acknowledgements: The authors would like to thank Coackley C, Zafarana G and Bristow RG for providing the prostate mouse models, and Chaudary N and McKee T for providing the cervical mouse model. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 4060. doi:1538-7445.AM2012-4060
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».