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Enregistrement W1994047027 · doi:10.1118/1.1997573

SU-FF-J-27: Novel 4D CT Scanning Protocol Using a Helical Single-Slice CT Scanner

2005· article· en· W1994047027 sur OpenAlexaff
Gabriela Stroian, Emily Heath, D. Louis Collins, Jan Seuntjens

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorsoScannerImaging phantomNuclear medicineBreathingHelical scanMedical imagingBiomedical engineeringMedicineComputer scienceRadiologyArtificial intelligenceAnatomyComputer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: In radiotherapy, respiratory motion poses a significant challenge during tumors imaging, treatment planning and radiation delivery. A method to alleviate respiratory motion problems is to use 4D radiotherapy. We propose novel 4D CT scanning protocol using a helical single-slice CT scanner (SSCT). Method and Materials: In our protocol, patient's torso is scanned three times using the helical mode of a SSCT scanner. CT slices are acquired simultaneously with real-time tracking of a marker placed on patient's torso. At the end of the three scans, CT data is binned into different respiratory phases according to the externally recorded respiratory signal and the volume of interest is reconstructed for several respiratory phases. Results: The protocol was tested on an anthropomorphic phantom to which a realistic respiratory motion was induced by placing it on an inflatable mattress driven by an air pump controlled by a pulsing power supply. 4D CT images were compared with images obtained after a conventional scan of the static phantom and with the conventional scan of the “breathing” phantom. 4D CT images show a net improvement with respect to conventional CT images. The ANIMAL deformable registration algorithm was used to calculate a 3D vector mesh which maps volumes at any given phase to the exhale volume. This vector map and the external breathing signal are used to reconstruct the anatomy at any breathing phase. Conclusion: Our scanning protocol uses the helical scan mode so it is faster than the axial/cine scanning protocols. The gap between CT slices available for each breathing scan is alleviated by taking three successive scans but the use of low tube current keeps the dose to the patient to an acceptable level. Our protocol is easy to implement in any clinic where a single-slice CT scanner and a real-time motion tracking system are available.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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