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Enregistrement W2050485681 · doi:10.1088/0031-9155/53/18/016

Image registration of a moving target phantom with helical tomotherapy: effect of the CT acquisition technique and action level proposal

2008· article· en· W2050485681 sur OpenAlexafffund
Curtis Woodford, Slav Yartsev, Jake Van Dyk

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésTomotherapyImaging phantomImage registrationNuclear medicineResidualComputer visionComputer scienceArtificial intelligenceMedicineRadiologyRadiation therapyAlgorithmImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to quantify the effects of target motion and resultant motion artifacts in planning and megavoltage CT (MVCT) studies on the automatic registration processes of helical tomotherapy. Clinical and experimental data were used to derive an action level for patient repositioning on helical tomotherapy. Planning CT studies of a respiratory motion phantom were acquired using conventional and four-dimensional CT (4D CT) techniques. MVCT studies were acquired on helical tomotherapy in the presence and absence of target motion and were registered with different planning CT studies. The residual errors of the registration process were calculated from the registration values to quantify the ability of the process to detect 5 or 10 mm translations of the phantom in two directions. Twenty-seven registration combinations of MVCT inter-slice spacing, technique and resolution were investigated. The residual errors were used as an estimate of the localization error of the registration process, and the accuracy of couch repositioning was determined from couch position measurements during 866 treatment fractions. These two parameters were used to calculate the action level for patient repositioning on helical tomotherapy. Automatic registration of an MVCT study with 0% breathing phase, average intensity and maximum intensity 4D CT projections did not differ from that of an MVCT study with a conventional planning CT. Motion artifacts in the MVCT or planning CT studies changed the accuracy of the automatic registration process by less than 2.0%. The action level for patient repositioning using MVCT studies of 6 mm inter-slice spacing was determined to be 0.7, 1.1 and 0.6 mm in the x-, y- and z-directions, respectively. These action levels have the greatest effect on treatments for disease sites in the brain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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