CT, MR, and ultrasound image artifacts from prostate brachytherapy seed implants: The impact of seed size
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the effects of brachytherapy seed size on the quality of x-ray computed tomography (CT), ultrasound (US), and magnetic resonance (MR) images and seed localization through comparison of the 6711 and 9011 (125)I sources. METHODS: For CT images, an acrylic phantom mimicking a clinical implantation plan and embedded with low contrast regions of interest (ROIs) was designed for both the 0.774 mm diameter 6711 (standard) and the 0.508 mm diameter 9011 (thin) seed models (Oncura, Inc., and GE Healthcare, Arlington Heights, IL). Image quality metrics were assessed using the standard deviation of ROIs between the seeds and the contrast to noise ratio (CNR) within the low contrast ROIs. For US images, water phantoms with both single and multiseed arrangements were constructed for both seed sizes. For MR images, both seeds were implanted into a porcine gel and imaged with pelvic imaging protocols. The standard deviation of ROIs and CNR values were used as metrics of artifact quantification. Seed localization within the CT images was assessed using the automated seed finder in a commercial brachytherapy treatment planning system. The number of erroneous seed placements and the average and maximum error in seed placements were recorded as metrics of the localization accuracy. RESULTS: With the thin seeds, CT image noise was reduced from 48.5 ± 0.2 to 32.0 ± 0.2 HU and CNR improved by a median value of 74% when compared with the standard seeds. Ultrasound image noise was measured at 50.3 ± 17.1 dB for the thin seed images and 50.0 ± 19.8 dB for the standard seed images, and artifacts directly behind the seeds were smaller and less prominent with the thin seed model. For MR images, CNR of the standard seeds reduced on average 17% when using the thin seeds for all different imaging sequences and seed orientations, but these differences are not appreciable. Automated seed localization required an average (±SD) of 7.0 ± 3.5 manual corrections in seed positions for the thin seed scans and 3.0 ± 1.2 manual corrections in seed positions for the standard seed scans. The average error in seed placement was 1.2 mm for both seed types and the maximum error in seed placement was 2.1 mm for the thin seed scans and 1.8 mm for the standard seed scans. CONCLUSIONS: The 9011 thin seeds yielded significantly improved image quality for CT and US images but no significant differences in MR image quality.
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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 | 0,008 |
| 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) | 0,001 | 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 ».