A vision system for patient positioning in radiation therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper outlines a new approach for positioning a patient on the treatment table for radiation therapy sessions. The vision approach utilizes lasers and cameras for positioning and has several advantages over the conventional methods. Design/methodology/approach The positioning is accomplished by comparison of a set of computed tomography (CT) contours (acquired from the patient) with a set of corresponding contours acquired by a 3D vision system from the same region of the patient's body. The overall positioning error calculated by the iterative closest point algorithm is used to reorient the treatment table. Various issues related to the acquisition and generation of the 3D spatial data are discussed. Findings Positioning is accurate and can detect small movement in the patient's position. Research limitations/implications Testing was done on a cast of a human torso and additional testing is required on in a hospital environment to fully test the efficiency of the approach. Practical implications The method merges data readily available from standard CT imaging systems and 3D imaging systems. Therefore, the additional hardware requirements are minimal. The system integrates well with existing hardware, software and treatment practices. Originality/value The method introduces a new approach to patient positioning employing a combination of sensor technologies. The approach is accurate, reliable, consumes less time and most importantly prevents the use of X‐rays for patient positioning.
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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 découle