SU‐E‐J‐01: Real‐Time Paraspinal Tumor Monitoring From CBCT Projections
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess the feasibility of an automatic near real‐time monitoring and tracking system for paraspinal SBRT. In particular, to measure the robustness of the 2D‐3D rigid registration between segmented volumes and kV fluoroscopic images as a function of the gantry angle in a VMAT system. Methods: Segmentation of an orthopedic fixation device fastened to the vertebral column was obtained by thresholding a CBCT volume. A 3D‐2D rigid registration with each of the kV fluoroscopic images was performed for all the 655 projection images taken at various gantry angles distributed through 360 degrees of rotation at a rate of 5.5 frames per second. In order to tackle the low contrast and high noise, a localized correlation measure was proposed as the objective function. An exhaustive search was carried on for all translations between ‐ 5 and 5 mm with 0.2 mm steps and each rotation between ‐ 5 and 5 degrees with 0.2 degrees steps. Results: For the majority of gantry angles, the minimizer is the identity transform as expected. Not surprisingly, translation and rotation for certain gantry angles proved harder to register than others depending if the registration is in‐plane or out‐of‐plane. The mean localization error (+/− 1 SD) for translation in mm was (L/R,S/I,A/P) = (0.04+/−0.4, 0+/− 0mm,0.05+/−0.4) and for rotation in degrees was (pitch, roll, yaw) = (0.16+/− 0.78, ‐ 0.46+/−2.95, 0.17+/−0.78). Conclusion: A feasibility study of a 3D‐2D rigid registration for monitoring paraspinal tumor in the presence of hardware was successfully undertaken. The generalization to the more challenging case without hardware will be studied in the future. A model of the patient movement during treatment will then be combined with the developed model for registration uncertainty in function of gantry angle for a full monitoring and tracking system. OCAIRO grant (Ministry of Research and Innovation, Government of Ontario)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».