Poster — Wed Eve—40: Comparison of CBCT CT Numbers to CT‐Simulator CT Numbers using Mutual Information and Joint Probability Distributions
Notice bibliographique
Résumé
The Varian On‐Board Imaging (OBI) system is an imaging tool used by the London Regional Cancer Program for image‐guided radiation therapy. The system consists of a kilovoltage source (120 kVp), emitting a conical X‐ray beam, and a flat panel amorphous silicon detector. Both source and detector are mounted on the linear accelerator gantry, rotating 360° about the patient creating 3‐dimensional volumetric computed tomography images. Unfortunately, cone‐beam computed tomography (CBCT) images are susceptible to many forms of artifacts resulting primarily from: increased amounts of scatter due to CBCT geometry, spectral X‐ray attenuation, and intra‐scanning organ motion. In order to assess the extent of CBCT image artifacts, we propose a new technique that compares CT Numbers in corresponding tissue regions obtained by the CBCT and Phillips Brilliance CT‐simulator systems. Our approach registers CT images from two imaging modalities using a mutual information (MI) algorithm. Once aligned, quantitative CT Number analysis is performed on the CT images using a 2‐dimensional histogram (or joint probability distribution) of pixel counts for geographically‐matched pairs of CT Numbers. Phantom studies have shown similarity between CBCT and CT‐simulation CT Numbers when the imaged medium is head‐like in diameter (20 cm) and homogeneous (Catphan 504 phantom). Greater discrepancies were observed (400 HU) when CT images of larger phantoms (30 cm diameter, Gammex RMI Tomo phantom) and increased heterogeneity were compared. Presently, quantitative CBCT CT Number inaccuracy precludes the use of CBCT images for whole body treatment planning, and adaptive dose computations.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,004 |
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 ».