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 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».