SU‐E‐J‐109: Registration/Segmentation for Adaptive Radiotherapy Using the Jensen Renyi Divergence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: For the purposes of adaptive radiotherapy, the consolidation of offline and online imaging modalities requires costly registration, resegmentation and re‐optimization. The Jensen Renyi (JR) divergence is a non‐parametric generalized statistical measure that can be applied as an energy function for all three of these objectives. Further efficiency and accuracy can be attained by coupling the objective functions such that they iteratively reinforce one another. Methods: The JR divergence was used as an energy function and with a finite difference scheme, the level set differential equation was solved for an active contour along with the energy gradient of control points placed using an adaptive mesh. The segmentation portion has been validated using three data sets; PET and CBCT images of an in‐house phantom for various image qualities, 7 PET scans of head and neck cases from the Louvain database and 22 PET/CT scans of patients with non‐small cell lung carcinoma from the MAASTRO database. Results: Segmentation of an in‐house phantom using the JR divergence showed a marked improvement in concordance index (CI) by almost a factor of 2 compared to the mutual information metric below SNR values of 35.3 and 24.0 for the CBCT and PET images. Average CI for the 7 Louvain cases was found to be 0.56. An average error in estimating the maximal tumor diameters of the 22 MAASTRO cases was found to be 63%, 19.5% and 14% using CT, PET and combined PET/ CT modalities. Conclusion: The JR divergence metric was applied to the task of segmentation using a level sets active contour. It was found to provide improved noise tolerance and competitive segmentation accuracy compared to 9 other PET segmentation methods. A coupled segmentation/registration scheme has been implemented using the JR divergence. Validation is currently being performed using plasticized pig lungs. Funding was provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada. (NSERC‐RGPIN 397711‐11) and the Research Institute of the McGill University Health Centre. HZ is supported by the Swiss National Science Foundation under grant SNSF 31003A‐135576, Geneva Cancer League and the Indo‐Swiss Joint Research Programme ISJRP 138866.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».