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Enregistrement W2003955838 · doi:10.1118/1.2241654

TU‐FF‐A3‐05: Dosimetric Effect of Cupping Artefact in MVCBCT Images of the Head and Neck Region

2006· article· en· W2003955838 sur OpenAlexaff
Jean‐François Aubry, Olivier Morin, Jonathan S. Maltz, H Chen, Martina Descovich, Michèle Aubin, Luc Beaulieu, Jean Pouliot

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsocenterNuclear medicineImaging phantomHelical scanHead and neckCone beam computed tomographyMaterials scienceMedicineComputed tomographyPhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To quantify the dose calculation accuracy achievable with 3D anatomical images obtained by Megavoltage Cone‐Beam Computed Tomography (MVCBCT) for the head and neck region (H&N). Method and Materials: MVCBCT images of inserts of different density immersed in water were obtained. This allowed the tuning of the parameters used for the image reconstruction. A MVCBCT number versus material density curve was also extracted for dose calculation purposes. MVCBCT images of a Rando phantom head were then acquired on a linac treatment couch with two different gain image calibrations and in two different positions relative to the room isocenter. Voxel‐based and band‐pass filter cupping artifact reduction methods were applied on all MVCBCT images. Images of the same phantom were also obtained with a kVCT. All images were transferred to a treatment planning system and dose calculations performed with various beam configurations. The dose differences obtained with the kVCT images and the MVCBCT images were analyzed using a gamma index function. Results: At best, 96.1% and 98.8% of the dose points calculated with the MVCBCT images were within the dose calculated with the kVCT image by [2%, 2 mm] and [3%, 3 mm], respectively. The worst cases observed had fractions of 87.7% and 96.3% of the dose points that agreed within [2%, 2 mm] and [3%, 3 mm], respectively. The cupping artifact reduction methods tested did not significantly improve the dose calculation for most cases. Conclusion: With proper calibration, dose calculations with MVCBCT images in the H&N region are feasible with an accuracy of [3 %, 3 mm] or less. The cupping artifact for H&N imaging does not lead to important dose calculation errors. Dose calculation with patient MVCBCTs and treatment plans are ongoing. Conflict of Interest: Research sponsored by Siemens OCS.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2006
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