Towards cone-beam CT thermometry
Notice bibliographique
Résumé
Temperature monitoring and therefore the final treatment zone achieved during a cone-beam CT (CBCT) guided ablation can prevent overtreatment and undertreatment. A novel method is proposed to detect changes in consecutive CBCT images obtained from projection reconstructions during an ablation procedure. The possibility is explored of using this method to generate thermometry maps from CBCT images, which can be used as an input function for ablation treatment planning. This novel method uses a baseline and an intermittent CBCT scan, which are routinely acquired to confirm the needle position and monitor progress of the ablation. Accurate registration is required and assumed in vitro and ex vivo. A Wronskian change detector algorithm is applied on the compensated images to obtain a difference image between the intermittent and baseline scans. Finally, a thermal map created by applying a calibration determined experimentally is used to obtain the corresponding temperature at each pixel or voxel. We applied Wronskian change detector to detect the difference of two CBCT images, which have low signal to noise ratio, and calibrate Wronskian change model to temperature data using a gel phantom. We tested the temperature mapping with water and gel phantoms as well as pig shoulder. The experimental results show this method can detect temperature change within 5°C for a voxel size of 1mm3 (within clinical relevancy), and by consequence delineate the ablation zone. The preliminary experimental results show that CBCT thermometry is possible and promising, but may require pre-processing, such as registration for motion compensation between the baseline and intermittent scans. Further, quantitative evaluations have to be conducted for validation prior to clinical assessment and translation. CBCT is a widely available technology that could make thermometry clinically practical as an enabling component of iterative ablation treatment planning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».