SU‐E‐J‐83: Feasiblity of Real Time Tumour Tracking in Low Field MRI ‐ A Phantom Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Real time adaptive radiotherapy of lung tumours is a promising application of the proposed hybrid Linac‐MR system. Several linac‐MR designs use low magnetic field strength (0.2T and 0.5T) imaging. Rapid real time imaging is potentially challenging due to the limited available contrast to noise ratio (CNR), especially at low MR fields. The goal of this phantom study is to quantitatively evaluate our in‐house tumour tracking algorithm with images of a moving lung tumour model with CNR equivalent to those obtained at 0.2T and 0.5T.Methods: A chest phantom with a moving lung compartment capable of 1D programmable motion is built. The lung compartment is loaded with mixtures containing MnCl2 and CuSO4 that simulates lung tumour/ healthy lung tissue by mimicking their relaxation properties at 0.2Tand 0.5T in the available 3T scanner. CNR of the acquired images is scaled down to 0.2T and 0.5T by addition of Gaussian noise. Dynamic bSSFP images (4 frames/s) are acquired with the lung compartment undergoing a series of pre‐programmed motion pattern based on patient data. An optical encoder is used to provide an independent reference measurement of phantom position while the lung compartment undergoes motion. In‐house automatic tumour tracking software is used to contour the tumour off‐line. The automatic contours are compared against user defined contours by evaluation of the centroid position error, and the Dice coefficient.Results: The average RMS errors of the contour centroids are < 0.5 mm and < 0.8 mm in all of our motion patterns in 0.5T CNR and 0.2T CNR images, respectively. Agreement with the user defined contours is excellent, with a dice coefficient of > 0.9 at both CNR levels Conclusions: Our auto‐contouring algorithm is able to accurately track a moving tumour with the limited CNR available from real time, low field MR sequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».