Poster — Thur Eve — 23: Artificial Electron Disequilibrium Due to Inaccurate Cone‐Beam CT Data for Adaptive Lung Radiation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Cone‐beam computed tomography (CBCT) is becoming a clinically useful imaging modality for image‐guided adaptive radiation therapy. The Varian On‐Board Imaging system (Varian Medical Systems Inc., Palo Alto California) uses a 125 kVp source, emitting a conical x‐ray beam, and a flat‐panel amorphous silicon detector. Unfortunately, CBCT images are prone to artifacts such as those caused by acceptance of x‐ray scatter from the patient at the detector plane, intra‐fraction motion, and x‐ray spectral “beam‐hardening”. Previous studies indicate that large dose inaccuracies occur when using CBCT lung images for adaptive dose computations, compared to other treatment sites with less tissue heterogeneity. We have compared dose distributions calculated using CBCT and 4‐dimensional (4D) time‐averaged CT (Philips Inc., Cleveland, OH) lung images of the same patient. Using 6MV fields, an under‐dosage of 55Gy was predicted for the CBCT planned target volume, compared to 60Gy predicted by the 4DCT based plan. CT number profiles from CBCT and 4DCT lung images revealed many undervalued pixels in the CBCT data, some corresponding to vacuum (−1000HU)! Monte Carlo simulations of dose deposition, using a water and lung slab geometry, were used to study the effects of ultra‐low density on the 3D dose distribution. It was found that a specific transition‐density induces lateral electron disequilibrium, and causes an undervaluation of dose in mid‐lung, along the central axis of the beam. Thus, CBCT images containing depressed CT number values in lung caused an artificial electron disequilibrium problem, which can be misinterpreted in adaptive treatment re‐planning.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».