SU‐GG‐J‐102: Image Guided Radiotherapy of the Cervix with Biomechanical Model‐Based Deformable Registration
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Evaluate the potential geometric and dosimetric improvements in image‐guided radiotherapy of the cervix using deformable registration. Method and Materials: Weekly MR images obtained prior to and during radiotherapy for 29 women with cervix cancer were selected. The bladder, rectum, and GTV were contoured on each image following rigid, bony anatomy based registration. Deformable registration was performed using MORFEUS, a multi‐organ finite element model‐based deformable registration algorithm. The bladder and rectum were explicitly registered between planning and each week. The GTV displacement was estimated by the biomechanical model and the bladder and rectum displacement. The improvements using couch shifts based on deformable registration were assessed using 3 metrics: 1) improvement in localization of tumor COM, 2) improvements in GTV coverage by the PTV, and 3) improvements in the dosimetric coverage of the GTV and CTV accumulated over the treatment using deformable dose accumulation in ORBIT Workstation. Results: The average error in COM alignment of the tumor improved by 0.3, 2.1, and 1.1 mm in the LR, AP, and SI directions, respectively with deformable registration. Following bony registration, 69% of GTVs were at least 95% covered by the PTV, improving to 86% following deformable registration. Dosimetric coverage of the GTV improved from 93% of patients achieving 98% volume coverage by 4900 cGy to 100% following deformable registration‐based couch shift for tumor COM correction. CTV coverage improved from 83% of patients achieving 98% volume coverage by 4750 cGy to 93% following deformable registration‐based couch shift for tumor COM correction. Conclusion: A method has been developed to perform deformable registration of surrounding anatomy to calculate the COM of the tumor for application in volumetric image guidance where the tumor is not visible. Both geometric and dosimetric improvements were demonstrated. Supported by RaySearch Laboratories and National Cancer Institute of Canada — Terry Fox Foundation.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».