Poster — Thur Eve — 14: Improving Tissue Segmentation for Monte Carlo Dose Calculation using DECT
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To improve Monte Carlo dose calculation accuracy through a new tissue segmentation technique with dual energy CT (DECT). Methods: Electron density (ED) and effective atomic number (EAN) can be extracted directly from DECT data with a stoichiometric calibration method. Images are acquired with Monte Carlo CT projections using the user code egs_cbct and reconstructed using an FDK backprojection algorithm. Calibration is performed using projections of a numerical RMI phantom. A weighted parameter algorithm then uses both EAN and ED to assign materials to voxels from DECT simulated images. This new method is compared to a standard tissue characterization from single energy CT (SECT) data using a segmented calibrated Hounsfield unit (HU) to ED curve. Both methods are compared to the reference numerical head phantom. Monte Carlo simulations on uniform phantoms of different tissues using dosxyz_nrc show discrepancies in depth‐dose distributions. Results: Both SECT and DECT segmentation methods show similar performance assigning soft tissues. Performance is however improved with DECT in regions with higher density, such as bones, where it assigns materials correctly 8% more often than segmentation with SECT, considering the same set of tissues and simulated clinical CT images, i.e. including noise and reconstruction artifacts. Furthermore, Monte Carlo results indicate that kV photon beam depth‐dose distributions can double between two tissues of density higher than muscle. Conclusions: A direct acquisition of ED and the added information of EAN with DECT data improves tissue segmentation and increases the accuracy of Monte Carlo dose calculation in kV photon beams.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».