SU‐E‐T‐275: Evaluation of Deformable Contour Propagation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Deformable contour propagation, when performed accurately, can potentially reduce the workload associated with manual contouring and minimize inter‐observer variability. In this work, we have compared propagated contours to physician‐drawn ones for gynecologic brachytherapy (GYN) and head and neck (HN) external beam radiotherapy cases.Methods: Eleven HN and sixteen GYN cases were randomly and retrospectively chosen for this study. These cases included their respective pre‐treatment (pCT) and follow‐up CT (fCT) scans along with their respective physician‐drawn structures. The pCT volume was registered using a deformable algorithm to the fCT and the resulting deformation field was applied to the pCTˈs structure set to propagate it to the fCT, this was done using Velocity Medical Solutionsˈ VelocityAI software. The propagated contours were compared to the physician drawn‐contours using the Dice similarity coefficient (DSC).Results: Eleven organs at risk (OAR) and the clinical target volume (CTV) were analyzed for the HN cases and two OARs, as well as the Miami applicator and the CTV for the GYN cases. The propagated contours for the brain, brainstem, spinal cord, esophagus, eyes, larynx, mandible, oral cavity, parotids and the CTV yielded mean DSCs ranging between 0.635–0.979 for the HN cases with a poor outcome for the sphincter muscle (mean DSC = 0.576). The mean DSCs ranged between 0.702–0.804 for the Miami applicator, bladder, rectum and CTV for the GYN cases Conclusions: This work has shown that deformable contour propagation is quite accurate and requires minimal modification. The HN cases slightly outperformed the GYN cases primarily due to the fact that the GYN scans are low in contrast and contain high deformation tissues such as the bladder and rectum.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».