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Enregistrement W2020774554 · doi:10.1118/1.3181890

SU‐FF‐T‐408: Tissue Inhomogeneities in Monte Carlo Treatment Planning for Proton Therapy

2009· article· en· W2020774554 sur OpenAlexaff
Luc Beaulieu, Magdalena Bazalova‐Carter, C Furstoss, Frank Verhaegen

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton therapyMonte Carlo methodImaging phantomVoxelHounsfield scaleNuclear medicineMaterials scienceArtifact (error)SegmentationProtonStreakingRadiation treatment planningPhysicsEnergy (signal processing)Biomedical engineeringBeam (structure)OpticsComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsComputed tomographyMedicineRadiologyRadiation therapyNuclear physicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose : To investigate the effect of tissue segmentation and metal streaking artifacts for Monte Carlo (MC) dose calculations in proton therapy. Method and Materials : CT images of a phantom with 9 tissue equivalent inserts were segmented into material and mass density maps using the conventional single‐energy CT and a more accurate dual‐energy (DECT) material extraction. MC dose calculations for a broad 200 MeV proton beam were performed in the exact geometry and in the single‐energy and dual‐energy CT geometries in the MCNPX code. The dose calculation errors for the two tissue segmentation approaches were quantified. MC dose calculations were performed for a 147 MeV proton beam treatment plan of a patient with metal bilateral hip prostheses based on water‐only geometry, on original CT images with severe streaking artifacts and based on artifact corrected images. The effect of the artifacts and their correction on MC dose distribution was evaluated. Results : The materials of three inserts were incorrectly assigned using the conventional approach. The conventional tissue segmentation yielded dose calculation errors below 2%. In both the single‐energy CT and DECT geometry, there was a 0.7 cm shift in the position of the Bragg peak suggesting that density assignment is more important than correct tissue segmentation in proton beam MC dose calculations. The patient dose calculations using CT images with streaking artifacts showed large statistical errors in the artifact corrupted voxels and differences up to 1.5 cm in the 20% and 30% isodose lines due to the artifacts. Conclusions : The shift in the Bragg peak demonstrates the need for careful mass density assignment in proton beam MC dose calculations. The use of DECT tissue segmentation might therefore have only a small added benefit. The patient study shows that a metal artifact correction is necessary for patients with bilateral hip prostheses.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,553

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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