The targeting accuracy of a preclinical MRI‐guided focused ultrasound system
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Assess the accuracy, precision, and sources of error using a preclinical MR-guided focused ultrasound system. METHODS: A preclinical focused ultrasound system, described previously [Chopra et al., Med. Phys. 36(5), 1867-1874 (2009)], was tested on a benchtop and with 3T GE, 3T Philips, and 7 T Bruker MR scanners for spatial targeting accuracy and precision. Randomly distributed water-filled holes drilled into a polystyrene plate were imaged using MRI and targeted using treatment planning software. The ultrasound focus of a 72 mm, f-number 0.8, 1.16 MHz transducer was aimed at the target locations, and 1-2 s continuous-wave sonications were performed on clear polystyrene plates to create localized spots of melted plastic. The distance between target and observed locations was measured and analyzed. Retrospective analysis of targeting accuracy was performed on preclinical data obtained from other experiments at their institution using the same system. RESULTS: The results suggest that the sources of targeting error under MR guidance can be roughly separated into three components--normally distributed random error; constant shift from inaccuracy in detection of the initial ultrasound focus; and angular misalignment between MR and focused ultrasound (FUS) coordinates. The lower bound on the targeting error was estimated to be 0.25 ± 0.13 mm, while the maximum observed targeting error did not exceed 2 mm. Measures required to reduce errors and improve targeting were developed to reduce the registration and misalignment errors such that maximum error was reduced to 0.36 ± 0.14 mm. Retrospective in vivo analysis indicated that the error was 1.02 ± 0.43 mm, including error extrinsic to the system. CONCLUSIONS: The FUS system, as described, is capable of precise and accurate sonications. The largest source of error--misregistration of the coordinate systems of the scanner and ultrasound system--was addressed which reduced the error to 0.36 ± 0.14 mm, sufficient for many preclinical applications.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 ».