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Enregistrement W2017755844 · doi:10.1118/1.2820631

Semiautomatic vertebrae visualization, detection, and identification for online palliative radiotherapy of bone metastases of the spinea)

2007· article· en· W2017755844 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesElekta
Mots-clésVisualizationIdentification (biology)Radiation therapyMedicineRadiologyMedical imagingMedical physicsComputer scienceArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A treatment process which integrates simulation, planning, and delivery in one single session of < or =30 min on a treatment unit capable of cone-beam CT imaging (CBCT) is under development in our institution for palliation of spinal metastases. The objective of this work is to develop and validate a semiautomatic vertebra detection and identification algorithm to streamline the target definition process and improve the consistency of online planning on cone-beam CT data sets while the patient is on the treatment couch. Key issues pertaining to this work are the limited field of view and image quality of CBCT, the inter- and intrapatient variation of vertebra morphology, and the spine curvature. An initial library of ten patient CBCT data sets was used to derive the vertebra detection and identification method and set the parameters used by the algorithm. In this method, sagittal and coronal "curved" digitally reconstructed radiographs (cDRRs) are first created by projecting a subvolume of the CBCT data orthogonally to the centerline of a cylinder model positioned manually. The detection of the vertebra centers is then performed on the cDRRs based on an edge detection algorithm. The identification of the vertebrae by name is based on the detection of one or more of four different reference anatomical landmarks on cDRRs. The validation of the vertebra detection and identification algorithm was performed on a library of 27 patient CBCT data sets with an average detection success rate of 92.8% and 89.9% for sagittal and coronal cDRRs, respectively, for three different users. The entire process including manual steps and user approval was performed on average in 3.23-3.45 min (n=37, three users), with only 0.14 min for the automatic detection and identification of the vertebrae. The semiautomatic identification and segmentation of vertebrae on CBCT images was shown to be robust and effective. The next step will be the clinical implementation of the algorithm within the online planning and delivery treatment technique for patients with spinal bone metastases.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · 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