Sci‐Sat AM(2): Brachy‐07: Tomosynthesis‐based seed reconstruction in LDR prostate brachytherapy: A clinical study
Notice bibliographique
Résumé
To develop a tomosynthesis-based dose assessment procedure that can be performed after an I-125 prostate seed implantation, while the patient is still under anaesthesia on the treatment table. Our seed detection procedure involves the reconstruction of a volume of interest based on the backprojection of 7 seed-only binary images acquired over an angle of 60° with an isocentric imaging system. A binary seed-only volume is generated by a simple thresholding of the volume of interest. Seeds positions are extracted from this volume with a 3D connected component analysis and a statistical classifier that determines the number of seeds in each cluster of connected voxels. A graphical user interface (GUI) allows to visualize the result and to introduce corrections, if needed. A phantom and a clinical study (24 patients) were carried out to validate the technique. A phantom study demonstrated a very good localization accuracy of (0.4+/-0.4) mm when compared to CT-based reconstruction. This leads to dosimetric error on D90 and V100 of respectively 0.5% and 0.1%. In a patient study with an average of 56 seeds per implant, the automatic tomosynthesis-based reconstruction yields a detection rate of 96% of the seeds and less than 1.5% of false-positives. With the help of the GUI, the user can achieve a 100% detection rate in an average of 3 minutes. This technique would allow to identify possible underdosage and to correct it by potentially reimplanting additional seeds. A more uniform dose coverage could then be achieved in LDR prostate brachytherapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».