2D‐3D registration for prostate radiation therapy based on a statistical model of transmission images
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In external beam radiation therapy of pelvic sites, patient setup errors can be quantified by registering 2D projection radiographs acquired during treatment to a 3D planning computed tomograph (CT). We present a 2D-3D registration framework based on a statistical model of the intensity values in the two imaging modalities. METHODS: The model assumes that intensity values in projection radiographs are independently but not identically distributed due to the nonstationary nature of photon counting noise. Two probability distributions are considered for the intensity values: Poisson and Gaussian. Using maximum likelihood estimation, two similarity measures, maximum likelihood with a Poisson (MLP) and maximum likelihood with Gaussian (MLG), distribution are derived. Further, we investigate the merit of the model-based registration approach for data obtained with current imaging equipment and doses by comparing the performance of the similarity measures derived to that of the Pearson correlation coefficient (ICC) on accurately collected data of an anthropomorphic phantom of the pelvis and on patient data. RESULTS: Registration accuracy was similar for all three similarity measures and surpassed current clinical requirements of 3 mm for pelvic sites. For pose determination experiments with a kilovoltage (kV) cone-beam CT (CBCT) and kV projection radiographs of the phantom in the anterior-posterior (AP) view, registration accuracies were 0.42 mm (MLP), 0.29 mm (MLG), and 0.29 mm (ICC). For kV CBCT and megavoltage (MV) AP portal images of the same phantom, registration accuracies were 1.15 mm (MLP), 0.90 mm (MLG), and 0.69 mm (ICC). Registration of a kV CT and MV AP portal images of a patient was successful in all instances. CONCLUSIONS: The results indicate that high registration accuracy is achievable with multiple methods including methods that are based on a statistical model of a 3D CT and 2D projection images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».