Using cone-beam CT projection images to estimate the average and complete trajectory of a fiducial marker moving with respiration
Notice bibliographique
Résumé
Stereotactic body radiotherapy of lung cancer often makes use of a static cone-beam CT (CBCT) image to localize a tumor that moves during the respiratory cycle. In this work, we developed an algorithm to estimate the average and complete trajectory of an implanted fiducial marker from the raw CBCT projection data. After labeling the CBCT projection images based on the breathing phase of the fiducial marker, the average trajectory was determined by backprojecting the fiducial position from images of similar phase. To approximate the complete trajectory, a 3D fiducial position is estimated from its position in each CBCT project image as the point on the source-image ray closest to the average position at the same phase. The algorithm was tested with computer simulations as well as phantom experiments using a gold seed implanted in a programmable phantom capable of variable motion. Simulation testing was done on 120 realistic breathing patterns, half of which contained hysteresis. The average trajectory was reconstructed with an average root mean square (rms) error of less than 0.1 mm in all three directions, and a maximum error of 0.5 mm. The complete trajectory reconstruction had a mean rms error of less than 0.2 mm, with a maximum error of 4.07 mm. The phantom study was conducted using five different respiratory patterns with the amplitudes of 1.3 and 2.6 cm programmed into the motion phantom. These complete trajectories were reconstructed with an average rms error of 0.4 mm. There is motion information present in the raw CBCT dataset that can be exploited with the use of an implanted fiducial marker to sub-millimeter accuracy. This algorithm could ultimately supply the internal motion of a lung tumor at the treatment unit from the same dataset currently used for patient setup.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».