Critical assessment of intramodality 3D ultrasound imaging for prostate IGRT compared to fiducial markers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A quantitative 3D intramodality ultrasound (US) imaging system was verified for daily in-room prostate localization, and compared to prostate localization based on implanted fiducial markers (FMs). METHODS: Thirteen prostate patients underwent multiple US scans during treatment. A total of 376 US-scans and 817 matches were used to determine the intra- and interoperator variability. Additionally, eight other patients underwent daily prostate localization using both US and electronic portal imaging (EPI) with FMs resulting in 244 combined US-EPI scans. Scanning was performed with minimal probe pressure and a correction for the speed of sound aberration was performed. Uncertainties of both US and FM methods were assessed. User variability of the US method was assessed. RESULTS: The overall US user variability is 2.6 mm. The mean differences between US and FM are: 2.5 ± 4.0 mm (LR), 0.6 ± 4.9 mm (SI), and -2.3 ± 3.6 mm (AP). The intramodality character of this US system mitigates potential errors due to transducer pressure and speed of sound aberrations. CONCLUSIONS: The overall accuracy of US (3.0 mm) is comparable to our FM workflow (2.2 mm). Since neither US nor FM can be considered a gold standard no conclusions can be drawn on the superiority of either method. Because US imaging captures the prostate itself instead of surrogates no invasive procedure is required. It requires more effort to standardize US imaging than FM detection. Since US imaging does not involve a radiation burden, US prostate imaging offers an alternative for FM EPI positioning.
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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) | 0,001 | 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 ».