Four Dimensional Digital Tomosynthesis Using on-Board Imager for the Verification of Respiratory Motion
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate respiratory motion of a patient by generating four-dimensional digital tomosynthesis (4D DTS), extracting respiratory signal from patients' on-board projection data, and ensuring the feasibility of 4D DTS as a localization tool for the targets which have respiratory movement. METHODS AND MATERIALS: Four patients with lung and liver cancer were included to verify the feasibility of 4D-DTS with an on-board imager. CBCT acquisition (650-670 projections) was used to reconstruct 4D DTS images and the breath signal of the patients was generated by extracting the motion of diaphragm during data acquisition. Based on the extracted signal, the projection data was divided into four phases: peak-exhale phase, mid-inhale phase, peak-inhale phase, and mid-exhale phase. The binned projection data was then used to generate 4D DTS, where the total scan angle was assigned as ±22.5° from rotation center, centered on 0° and 180° for coronal "half-fan" 4D DTS, and 90° and 270° for sagittal "half-fan" 4D DTS. The result was then compared with 4D CBCT which we have also generated with the same phase distribution. RESULTS: The motion of the diaphragm was evident from the 4D DTS results for peak-exhale, mid-inhale, peak-inhale and mid-exhale phase assignment which was absent in 3D DTS. Compared to the result of 4D CBCT, the view aliasing effect due to arbitrary angle reconstruction was less severe. In addition, the severity of metal artifacts, the image distortion due to presence of metal, was less than that of the 4D CBCT results. CONCLUSION: We have implemented on-board 4D DTS on patients data to visualize the movement of anatomy due to respiratory motion. The results indicate that 4D-DTS could be a promising alternative to 4D CBCT for acquiring the respiratory motion of internal organs just prior to radiotherapy treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».