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Enregistrement W2090929371 · doi:10.1118/1.3476128

Poster — Thur Eve — 23: Artificial Electron Disequilibrium Due to Inaccurate Cone‐Beam CT Data for Adaptive Lung Radiation Therapy

2010· article· en· W2090929371 sur OpenAlexaff
Brandon Disher, George Hajdok, A Wang, J Craig, Stewart Gaede, Jerry Battista

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCone beam computed tomographyNuclear medicineImage-guided radiation therapyMedical imagingMonte Carlo methodPhysicsDosimetryMedicineComputed tomographyRadiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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