Clinical Implementation of Prostate Image Guided Radiation Therapy: A Prospective Study to Define the Optimal Field of Interest and Image Registration Technique Using Automated X-Ray Volumetric Imaging Software
Notice bibliographique
Résumé
Alignment of the CBCT with the reference CT is called image registration (IR). The parameters for utilizing the automated Elekta XVI IR software for IGRT of the prostate still remain to be defined. In this study, we compare several automated XVI IR parameters to manual registration to identify the optimal automated IR technique for the prostate gland. 280 prostate IRs were conducted as follows: 210 automated, and 70 manual IR were performed using 70 CBCT scans of seven patients. The three arms of the automated registrations were: (i) extended FOI/Bone + grey scale (double IR); (ii) limited FOI/GS (single IR); and (iii) extended FOI/GS (single IR). Automated IRs were compared to manual IRs; x, y, z shifts, failures, and errors recorded for off-line analysis. Based on the most successful parameters, a departmental protocol was developed and 432 automated IR were performed (on 20 patients) for analysis. Automated IR were classified as: Successful, failed, error, or unregistered. In arm 1, the rate of successful, failed, error, and unregistered IR were 52.8%, 1.5%, 8.6%, 37.1%, respectively, arm 2: 90% successful, 10% failed, arm 3: 100% successful. Using the arm 3 parameters for the 432 automated IRs, the incidence of unregistered scans was 0%, rescanning was required in 1% of treatments, and the time for performing the auto IR was < 5.5 minutes. We found that extended FOI + single (GS) IR results in shifts comparable to manual IR using automated XVI software. We experienced multiple unsuccessful registrations with the other methods. We conclude that when utilizing the Elekta XVI automated IR software, the extended FOI/single IR results in successful registrations most often. In addition, it is currently effectively used in our clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».