Sci-Fri PM: Delivery - 12: Performance of Two Automated Image Guidance Techniques Employing Low Dose CBCT
Notice bibliographique
Résumé
Image-guided radiotherapy (IGRT) is becoming the standard treatment for prostate cancer. One approach employs a linear accelerator-mounted, cone-beam computed tomography (CBCT) system to acquire 3D images at treatment. Typically, radiation therapists manually register such images to the planning CT to determine couch shifts, thereby ignoring anatomical rotations and deformations. Furthermore, CBCT systems deliver significant imaging doses over long fractionation schedules. Therefore, we continue developing image guidance (IG) techniques relying on automatic registration and low dose CBCT images. Our “global” method computes couch corrections while the “local” variant provides a deformable transformation that can be used to adapt the original plan. Previous validation with Varian's On-board Imager (OBI v1.3) showed that IG error is maintained despite reducing the mAs to 15% of the standard 1300. Recent improvements in OBI v1.4 result in similar image quality at 680 mAs (“pelvis” mode). Additionally, “pelvis spotlight” mode was introduced with additional lateral collimation and 720 mAs employed over 200 degrees. Retesting showed that global IG error is 3.5 ±1.0 mm irrespective of the OBI version down to 10% of the standard dose. Local IG required 20% of the standard dose to achieve 1.8 ± 0.6 mm accuracy with OBI v1.4 pelvis, while the 2.0 ± 0.5 mm error was maintained down to 15% with OBI v1.3 and v1.4 spotlight. In absolute terms, the dose savings achieved by our IG methods are cumulative with those offered by the upgrade. Our local IG technique has great potential to significantly improve the precision of radiation therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».