SU‐E‐J‐85: Anthropomorphic Development for Intermodality Deformation Algorithms Validation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Radiation therapy is often based on a single treatment plan calculated on patient's anatomy at the time of the simulation scan. Deformation algorithms offer the possibility to register initial treatment plan on a daily CBCT. This way, the planning can be adapted to the evolution of patient anatomy. Validation of deformable image registration algorithms (DRA) ideally requires the use of phantoms offering some deformation possibilitiesMethods: An anthropomorphic, pelvic phantom was built to test volume variation (bladder), deformation of contours (prostate) and translation (all organs). Algorithms must be able to perform intermodality registration. Therefore, images were acquired for both CT and CBCT. The phantom has been created in a way to allow total control of the deformation amplitude. Each of the three types of deformations studied were realized independently and scanned in a manner to have the same initial and deformed images set for each modality. RESULTS: Two algorithm systems were use to compare their efficiency; an open-source software, a toolbox for registration that offers parameter adjustment and a commercial system with limited control for user. The phantom provides us usable images for DRA validation. For a 2 cm mass center organ translation, the first one reduced 98% of the distance while the other only performed 60%. For a 100 ml volume variation, we get 88% and 62%. CONCLUSIONS: Comparison of each intermodal deformation registration performed by the two algorithm systems show how control on parameters improves registration quality. DRA allow the initial planning adaptation on different deformations which occur in human body.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,011 | 0,003 |
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 ».