WE-G-17A-03: MRIgRT: Quantification of Organ Motion
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop an MRI-based methodology and tools required for the quantification of organ motion on a dedicated MRI-guided radiotherapy system. A three-room facility, consisting of a TrueBeam 6X linac vault, a 1.5T MR suite and a brachytherapy interventional room, is currently under commissioning at our institution. The MR scanner can move and image in either room for diagnostic and treatment guidance purposes. Methods: A multi-imaging modality (MR, kV) phantom, featuring programmable 3D simple and complex motion trajectories, was used for the validation of several image sorting algorithms. The testing was performed on MRI (e.g. TrueFISP, TurboFLASH), 4D CT and 4D CBCT. The image sorting techniques were based on a) direct image pixel manipulation into columns or rows, b) single and aggregated pixel data tracking and c) using computer vision techniques for global pixel analysis. Subsequently, the motion phantom and sorting algorithms were utilized for commissioning of MR fast imaging techniques for 2D-cine and 4D data rendering. MR imaging protocols were optimized (e.g. readout gradient strength vs. SNR) to minimize the presence of susceptibility-induced distortions, which were reported through phantom experiments and numerical simulations. The system-related distortions were also quantified (dedicated field phantom) and treated as systematic shifts where relevant. Results: Image sorting algorithms were validated for specific MR-based applications such as quantification of organ motion, local data sampling, and 4D MRI for pre-RT delivery with accuracy better than the raw image pixel size (e.g. 1 mm). MR fast imaging sequences were commissioning and imaging strategies were developed to mitigate spatial artifacts with minimal penalty on the image spatial and temporal sampling. Workflows (e.g. liver) were optimized to include the new motion quantification tools for RT planning and daily patient setup verification. Conclusion: Comprehensive methods were developed and validated for the quantification of organ motion with applications in MRI-guided RT.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».