Clinical implementation of a digital tomosynthesis‐based seed reconstruction algorithm for intraoperative postimplant dose evaluation in low dose rate prostate brachytherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The low dose rate brachytherapy procedure would benefit from an intraoperative postimplant dosimetry verification technique to identify possible suboptimal dose coverage and suggest a potential reimplantation. The main objective of this project is to develop an efficient, operator-free, intraoperative seed detection technique using the imaging modalities available in a low dose rate brachytherapy treatment room. METHODS: This intraoperative detection allows a complete dosimetry calculation that can be performed right after an I-125 prostate seed implantation, while the patient is still under anesthesia. To accomplish this, a digital tomosynthesis-based algorithm was developed. This automatic filtered reconstruction of the 3D volume requires seven projections acquired over a total angle of 60 degrees with an isocentric imaging system. RESULTS: A phantom study was performed to validate the technique that was used in a retrospective clinical study involving 23 patients. In the patient study, the automatic tomosynthesis-based reconstruction yielded seed detection rates of 96.7% and 2.6% false positives. The seed localization error obtained with a phantom study is 0.4 +/- 0.4 mm. The average time needed for reconstruction is below 1 min. The reconstruction algorithm also provides the seed orientation with an uncertainty of 10 degrees +/- 8 degrees. The seed detection algorithm presented here is reliable and was efficiently used in the clinic. CONCLUSIONS: When combined with an appropriate coregistration technique to identify the organs in the seed coordinate system, this algorithm will offer new possibilities for a next generation of clinical brachytherapy systems.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».