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Enregistrement W2015518476 · doi:10.1118/1.4815313

MO‐F‐144‐03: Real‐Time Guidance and Planning in Breast High Dose Rate Brachytherapy Using 3D Ultrasound

2013· article· en· W2015518476 sur OpenAlexaff
Éric Poulin, Lori Gardi, Aaron Fenster, Jean Pouliot, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité LavalRobarts Clinical TrialsCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrachytherapyImaging phantom3D ultrasoundRadiation treatment planningUltrasoundNuclear medicineScannerMedicineComputer scienceDosimetryRadiologyArtificial intelligenceRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: In breast interstitial high dose rate (HDR) brachytherapy, the number and positions of the catheters are usually chosen manually using a preimplant CT scan. In this work, we present an innovative approach for real‐time 3D ultrasound (3DUS) planning in breast HDR brachytherapy. Methods: The end‐to‐end procedure was realized with a computer controlled robotic 3DUS system for breast brachytherapy so that both planning and guidance are possible. The scanner is mounted on the Kuske template (Nucletron, Veneendal, The Netherlands) so that the scan direction is longitudinal to the catheter axis. Software modules were developed for the acquisition and reconstruction of ultrasound images. A semi‐automatic segmentation algorithm and a needle reconstruction algorithm were integrated into the software to segment the planning target volume and reconstruct the catheter. A Centroidal Voronoi Tessellations (CVT) algorithm, in conjunction with IPSA, was used for catheter number and position optimization. The procedure was tested with 9 catheters in an agarose‐based phantom with a hypo‐echoic mass. Results: The 3DUS acquisition time is less than 7s and the catheter optimization algorithm can obtain 10 complete treatments plans, with the corresponding dosimetric indices, in 90s. The catheter optimization algorithm was shown to reduce the number of catheters to 12 without reducing the quality of the treatment. Breast PTV V100 and dose homogeneity index (DHI) calculated after the procedure were compared to the value obtained from the optimal plan calculated with the CVT algorithm. Both dosimetric indexes were still within RTOG guidelines after the procedure. However, the PTV V100 is smaller after the procedure due to the template‐based implantation. Isodoses are comparable. Conclusion: We have devised a simple, fast and efficient method for real‐time 3DUS guidance of breast HDR brachytherapy. This approach could be coupled with personalized 3D‐printed or robotic template to further optimize this brachytherapy procedure. Funding support: CIHR and NSERC

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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