MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2071054694 · doi:10.1118/1.3284368

Reconstruction of 3D lung models from 2D planning data sets for Hodgkin's lymphoma patients using combined deformable image registration and navigator channels

2010· article· en· W2071054694 sur OpenAlexafffund
Angela Ng, Thao‐Nguyen Nguyen, Joanne Moseley, David Hodgson, Michael B. Sharpe, Kristy K. Brock

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFree To Breathe
Mots-clésSørensen–Dice coefficientRadiation treatment planningMedicinePopulationRadiologyLungImage registrationLung cancerRadiographyNuclear medicineRadiation therapyComputer scienceArtificial intelligenceImage segmentationSegmentationPathologyImage (mathematics)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Late complications (cardiac toxicities, secondary lung, and breast cancer) remain a significant concern in the radiation treatment of Hodgkin's lymphoma (HL). To address this issue, predictive dose-risk models could potentially be used to estimate radiotherapy-related late toxicities. This study investigates the use of deformable image registration (DIR) and navigator channels (NCs) to reconstruct 3D lung models from 2D radiographic planning images, in order to retrospectively calculate the treatment dose exposure to HL patients treated with 2D planning, which are now experiencing late effects. METHODS: Three-dimensional planning CT images of 52 current HL patients were acquired. 12 image sets were used to construct a male and a female population lung model. 23 "Reference" images were used to generate lung deformation adaptation templates, constructed by deforming the population model into each patient-specific lung geometry using a biomechanical-based DIR algorithm, MORFEUS. 17 "Test" patients were used to test the accuracy of the reconstruction technique by adapting existing templates using 2D digitally reconstructed radiographs. The adaptation process included three steps. First, a Reference patient was matched to a Test patient by thorax measurements. Second, four NCs (small regions of interest) were placed on the lung boundary to calculate 1D differences in lung edges. Third, the Reference lung model was adapted to the Test patient's lung using the 1D edge differences. The Reference-adapted Test model was then compared to the 3D lung contours of the actual Test patient by computing their percentage volume overlap (POL) and Dice coefficient. RESULTS: The average percentage overlapping volumes and Dice coefficient expressed as a percentage between the adapted and actual Test models were found to be 89.2 +/- 3.9% (Right lung = 88.8%; Left lung = 89.6%) and 89.3 +/- 2.7% (Right = 88.5%; Left = 90.2%), respectively. Paired T-tests demonstrated that the volumetric reconstruction method made a statistically significant improvement to the population lung model shape (p < 0.05). The error in the results were also comparable to the volume overlap difference observed between inhale and exhale lung volumes during free-breathing respiratory motion (POL: p = 0.43; Dice: p = 0.20), which implies that the accuracies of the reconstruction method are within breathing constraints and would not be the confining factor in estimating normal tissue dose exposure. CONCLUSIONS: The result findings show that the DIR-NC technique can achieve a high degree of reconstruction accuracy, and could be useful in approximating 3D dosimetric representations of historical 2D treatment. In turn, this could provide a better understanding of the biophysical relationship between dose-volume exposure and late term radiotherapy effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical PhysicsMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207