SU‐E‐J‐05: A Dose‐Based Metric to Assess the Accuracy of Deformable Image Registration
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,000 |
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.
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 ».