Registration between ultrasound and fluoroscopy or CT in prostate brachytherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In prostate brachytherapy, transrectal ultrasound (TRUS) is used to visualize the anatomy, while implanted seeds can be visualized by fluoroscopy. Intraoperative dosimetry optimization is possible using a combination of TRUS and fluoroscopy, but requires localization of the fluoroscopy-derived seed cloud, relative to the anatomy as seen on TRUS. The authors propose to develop a method of registration of TRUS images and the implants reconstructed from fluoroscopy. METHODS: A phantom was implanted with 48 seeds then imaged with TRUS and CT. Seeds were reconstructed from CT yielding a cloud of seeds. Fiducial-based ground-truth registration was established between the TRUS and CT. TRUS images are filtered, compounded, and registered to the reconstructed implants by using an intensity-based metric. The authors evaluated a volume-to-volume and point-to-volume registration scheme. In total, seven TRUS filtering techniques and three image similarity metrics were analyzed. The method was also tested on human subject data captured from a brachytherapy procedure. RESULTS: For volume-to-volume registration, noise reduction filter and normalized correlation metrics yielded the best result: An average of 0.54 +/- 0.11 mm seed localization error relative to ground truth. For point-to-volume registration, noise reduction combined with beam profile filter and mean squares metrics yielded the best result: An average of 0.38 +/- 0.19 mm seed localization error relative to the ground truth. In human patient data, C-arm fluoroscopy images showed 81 radioactive seeds implanted inside the prostate. A qualitative analysis showed clinically correct agreement between the seeds visible in TRUS and reconstructed from intraoperative fluoroscopy imaging. The measured registration error compared to the manually selected seed locations by the clinician was 2.86 +/- 1.26 mm. CONCLUSIONS: Fully automated registration between TRUS and the reconstructed seeds performed well in ground-truth phantom experiments and qualitative observation showed adequate performance on early clinical patient data.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».