Poster — Thur Eve — 33: A Dose‐Based Metric for Evaluation of Image Registration Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Current approaches for the valuation of image registration accuracy rely on comparison of calculated point displacements with measured motion of manually identified anatomical landmarks or contours. In the context of using image registration to map dose distributions, the interpretation of a landmark analysis in terms of a dose error is not readily obvious. In this work we propose a new method to evaluate image registration accuracy based on a dose mapping error. The dose error is calculated by comparing two different dose mapping approaches which use the same deformation vectors but one scores the energy deposited on the target geometry while the other scores energy deposition on a deformed reference geometry. Any error in the deformation vectors will lead to a discrepancy between these geometries and a difference in the warped dose distribution. The dose warping error was evaluated on a set of inhale and exhale images for a lung patient. Multiple image registrations were performed with different levels of registration accuracy. At each landmark point the dose warping error was computed as well as a simplified dose error calculated from the landmark error and the dose gradient. A comparison of dose mapping error and landmark error revealed that the latter is not sufficient to predict the accuracy of the dose warping and factors such as the smoothness of the deformations must be considered. The proposed dose mapping error can be readily applied to determine the accuracy of image registrations used in treatment planning applications.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».