A feasibility study to investigate the use of thin-plate splines to account for prostate deformation
Notice bibliographique
Résumé
Image registration is an important step in the radiotherapy treatment planning process. It provides a method of fusing different types of diagnostic imaging information. One such application is to combine magnetic resonance spectroscopic images (MRSI) of the prostate with anatomical MRI and/or computed tomography images that are routinely used in the radiation treatment planning of prostate cancer. MRSI provides in vivo information related to the underlying metabolic activity of tissues, and can be related to the presence of cancer. However, the inflated endorectal coil required during MRS imaging poses a potential problem by deforming the prostate when it is filled with approximately 100 cm3 of air during image acquisition. This pushes the prostate superiorly/anteriorly, deforming the prostate and consequently the spectroscopic imaging data in a nonlinear manner. In this application, the coil-deformed MRS images are warped back to a non-deformed state, using a single data set. A nonlinear warping algorithm is presented to achieve this. Results indicate that the algorithm attains an accuracy of 97% (4 cm3 difference) when reproducing the total prostate volume compared to a Radiation Oncologist defined prostate volume. This difference is slightly smaller than the measured intra-operator variance of +/-1.5 cm3 (deflated coil) and the measured algorithm variance of +/-1.0 cm3. Additionally, intraprostatic nodules were used to assess the accuracy of the warping algorithm in regions inside the prostate. While choosing anatomical tie points along the external prostate surface, analysis of the nodules revealed the algorithm accuracy reduced to 63-93%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».