Thresholding in PET images of static and moving targets
Notice bibliographique
Résumé
Continued therapeutic gain in the treatment of non-small-cell lung cancer (NSCLC) will depend upon our ability to escalate the dose to the primary tumour while minimizing normal tissue toxicity. Both these objectives are facilitated by the accurate definition of a target volume that is as small as possible. To this end, both tumour immobilizations via deep inspiratory breath-hold, along with positron emission tomography (PET), have emerged as two promising approaches. Though PET is an excellent means of defining the general location of a tumour focus, its ability to define exactly the geometric extent of such a focus strongly depends upon selection of an appropriate image threshold. However, in clinical practice, the image threshold is typically not chosen according to consistent, well-established criteria. This study explores the relationship between image threshold and the resultant PET-defined volume using a series of F-18 radiotracer-filled hollow spheres of known internal volumes, both static and under oscillatory motion. The effects of both image threshold and tumour motion on the resultant PET image are examined. Imaging data are further collected from a series of simulated gated PET acquisitions in order to test the feasibility of a patient-controlled gating mechanism during deep inspiratory breath-hold. This study illustrates quantitatively considerable variability in resultant PET-defined tumour volumes depending upon numerous factors, including image threshold, size of the lesion, the presence of tumour motion and the scanning protocol. In this regard, when using PET in treatment planning for NSCLC, the radiation oncologist must select the image threshold very carefully to avoid either under-dosing the tumour or overdosing normal tissues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».