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Enregistrement W1986417912 · doi:10.1118/1.4888056

SU‐E‐J‐05: A Dose‐Based Metric to Assess the Accuracy of Deformable Image Registration

2014· article· en· W1986417912 sur OpenAlexaff
S‐L Annis, Emily Heath

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImage registrationLandmarkVoxelMetric (unit)MathematicsCorrelationNuclear medicineMedical imagingArtificial intelligenceComputer scienceGeometryMedicineImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To examine the correlation between landmark‐based spatial registration error and a novel metric for evaluating dose mapping error. Methods: The dose mapping error was calculated from the difference between the dose distributions obtained using two different dose mapping techniques. One method calculates the dose on a deformed geometry while the other calculates the dose on the target geometry. In both cases the dose distributions are mapped in a consistent manner back to the reference geometry. For a realistic clinical lung plan, dose distributions were mapped to the Exhale phase for repeated deformable registrations with different average spatial registration accuracies as determined by distance to agreement of 300 manually identified landmarks. The dose mapping error and spatial registration error were compared at each landmark and the correlation was assessed. Results: No clear correlation was observed between spatial registration accuracy and dose mapping error, however, the average dose mapping error was found to increase as average spatial registration accuracy increased. The relationship between the dose mapping error and spatial error at each landmark point was found to be influenced by the dose gradient, density gradients and voxel size. Conclusion: The dose mapping error was found to not have any direct relationship with spatial registration error but depends on a number of factors including: dose gradient, density gradient and voxel size. Our results indicate that landmark analysis on its own is not a sufficient predictor of the accuracy of dose mapping and that metrics that directly assess the dose mapping error should be used. Natural Sciences and Engineering Research Council

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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