SU‐E‐J‐143: Respiratory‐Correlated Cone‐Beam CT for Potential Use in Measuring Lung Tumor Trajectory
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Respiratory‐correlated (4D) CT scans produce a set of images corresponding to different phases of the breathing cycle. In lung cancer treatment, a potential application of 4D cone‐beam CT (CBCT) scans taken on the treatment unit is to measure the tumor trajectory before each treatment, to verify whether the motion remains stable over the course of treatment. This presentation describes techniques we are developing for tumor trajectory measurement with 4D CBCT on our Varian linacs. Methods: A CBCT scan of a phantom placed on a periodically moving platform is taken on a Varian iX unit. The Varian RPM system is used to record the “breathing” phase vs time, and this information is used to sort the projection images into phase bins. For each phase bin an image is reconstructed using conventional Feldkamp‐Davis‐Kress filtered backprojection. The “tumor” region is contoured manually on one phase image, and a deformable registration algorithm is used to calculate the shift in points on the regionˈs surface from this phase to each other phase. The centroid of these surface points is used as a measure of the tumor position. Results: The deformable registration algorithm succeeds on test data consisting of clinical 4DCT scans of lung cancer patients taken on a CT simulator. Tumor motions of a few mm are measured. Preliminary 4D CBCT phantom images taken at the normal gantry rotation speed of 6 degrees/second show significant streak artifacts since the angular spacing between projections is large (>10 degrees); this low image quality is not suitable for the registration algorithm. Conclusions: Deformable image registration between phases is a practical method to measure lung tumor trajectory. In a 4D CBCT scan, reducing the gantry rotation speed is necessary to improve image quality: we plan to investigate this on a Varian TrueBeam unit.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».