SU‐E‐J‐70: Intra and Intermodality Validation of Registration Algorithms On a Deformable Phantom
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Clinical use of deformable image registration algorithms (DRA) requires a thorough preliminary study of their capacity and performance. To rigorously quantify the registrations, images showing deformation of precise amplitude must be used. Deformations representative of the average anatomical variations possibly encountered during radiation treatments were used for DRA evaluation. Methods: A three‐dimensional anthropomorphic phantom representing the main pelvic structures (prostate, bladder, rectum, femoral heads) was created. Three types of deformation were studied: translation (prostate), volume variation (bladder) and deformation of contours without volume change (prostate). The design of the phantom allows a precise knowledge of deformation amplitudes. Each pairs of initial and deformed images were scanned on both CT and CBCT. This way an image database offering the same images on both modalities was available for intra and intermodality validation. The algorithm validated was an open‐source software (Elastix) that offers a large control of the registration parameters. Results: Deformation of 5 mm on the contour, translation of 0.5, 1, 2 cm and volume variation of 50, 100, 200 ml were scanned on both modalities. Registration with basic Mutual information metric succeed between 98% and 71%, these results representing the fraction of the deformation registered with success on its initial image. The worst cases were observed when a CT is registered onto a CBCT. By combining the Mutual information registration metric with manually delineated points (corresponding point metric) the worst cases (71 to 79%) were greaty improved (88 to 96%). Conclusion: By optimizing the deformation parameters in a controlled setting (i.e. an anthropomorphic phantom) we could achieve better DRA efficiency. Combining multiple registration metric lead to registration of superior quality. Deformable vector field shows that many areas free from actual deformation were altered during registration which indicate that deformation parameters optimized to improve registration of organ contours are not well suited for dose deformation.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».