Sci-Thurs PM: Planning-05: Comparison of 4DCT Contouring on Exhalation + Inhalation Phases and Maximum Intensity Projection (MIP) for Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
4DCT has been widely used in radiation therapy planning to determine target motion and generate the internal target volume (ITV). However, contouring on all respiratory phases created by 4DCT may not be the most efficient way to generate ITV. To develop a practical contouring protocol of adequate accuracy, we compared in this study two available approaches: one is to combine the target contours from the maximum exhalation and inhalation phases only; the other is to contour on the derived Maximum Intensity Projection (MIP). In this study, our physicians contoured the target for 11 lung-cases (Stage Ia to IIIb), all scanned using 4DCT on a Philips 16-slice big bore. For the 2 of the 11 cases without the target abutting other structures, the combined contour from the exhale and inhale phases (ITV_ex+in) was entirely encompassed by the contour from MIP (ITV_MIP). However, 28% (6.3cc) of ITV_MIP was outside ITV_ex+in in one case. This underestimation of the target volume by ITV_ex+in might be partially due to the curved trajectory of the target motion. In the rest 9 cases, all with the target abutting other structures, 5 cases had 2.5∼6.8cc () of ITV_ex+in outside ITV_MIP. The underestimation of the target volume by ITV_MIP was due to portions of the target in one respiratory phase being shadowed in MIP by abutting structures from another phase. Our results indicate that for determining ITV in lung on 4DCT it is necessary to combine contours from all three sets including MIP, exhale and inhale phases.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».