Correction of megavoltage cone‐beam CT images of the pelvic region based on phantom measurements for dose calculation purposes
Notice bibliographique
Résumé
Megavoltage cone-beam CT (MVCBCT) is an imaging technology that provides a 3D representation of the patient in treatment position. Because it is a form of x-ray tomography, MVCBCT images give information about the attenuation coefficients of the imaged tissues, and thus could be used for dose calculation. However, the cupping and missing data artifacts seen on MVCBCT images can cause inaccuracies in dose calculations. To eliminate these inaccuracies, a correction method specific to pelvis imaging and based on phantom measurements has been devised. Pelvis-shaped water phantoms of three different sizes were designed and imaged with MVCBCT. Three sets of correction factors were created from the artifacts observed in these MVCBCT images by dividing the measured CT number by the predefined CT number for water. Linear interpolation is performed between the sets of correction factors to take into account the varying size of different patients. To compensate for the missing anatomy due to the limited field of view of the MVCBCT system, the MVCBCT image is complemented with the kilovoltage CT (kVCT) image acquired for treatment planning.When the correction method is applied to an anthropomorphic pelvis phantom, the standard deviation between dose calculations performed with kVCT and MVCBCT images is 0.6%, with 98% of the dose points agreeing within +/- 3%.With uncorrected MVCBCT images this percentage falls to 75%. An example of dose calculation performed with a corrected clinicalMVCBCT image of a prostate cancer patient shows that changes in anatomy of normal tissues result in variation of the dose distribution received by these tissues.This correction method enablesMVCBCT images to be used for the verification of the daily dose distribution for patients treated in the pelvis region.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».