Development of a geometrically accurate imaging protocol at 3 Tesla MRI for stereotactic radiosurgery treatment planning
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to develop a geometrically accurate imaging protocol at 3 T magnetic resonance imaging (MRI) for stereotactic radiosurgery (SRS) treatment planning. In order to achieve this purpose, a methodology is developed to investigate the geometric accuracy and stability of 3 T MRI for SRS in phantom and patient evaluations. Forty patients were enrolled on a prospective clinical trial. After frame placement prior to SRS, each patient underwent 3 T MRI after 1.5 T MRI and CT. MR imaging protocols included a T1-weighted gradient echo sequence and a T2-weighted spin echo sequence. Phantom imaging was performed on 3 T prior to patient imaging using the same set-up and imaging protocols. Geometric accuracy in patients and phantoms yielded comparable results for external fiducial reference deviations and internal landmarks between 3 T and 1.5 T MRI (mean ≤ 0.6 mm; standard deviation ≤ 0.3 mm). Mean stereotactic reference deviations between phantoms and patients correlated well (T1: R = 0.79; T2: R = 0.84). Statistical process control analysis on phantom QA data demonstrated the stability of our SRS imaging protocols, where the geometric accuracy of the 3 T SRS imaging protocol is operating within the appropriate tolerance. Our data provide evidence supporting the spatial validity of 3 T MRI for targeting SRS under imaging conditions investigated. We have developed a systematic approach to achieve confidence on the geometric integrity of a given imaging system/technique for clinical integration in SRS application.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».