Deformable versus rigid registration of PET/CT images for radiation treatment planning of head and neck and lung cancer patients: a retrospective dosimetric comparison
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study is to evaluate the clinical impact of using deformable registration in tumor volume definition between separately acquired PET/CT and planning CT images. METHODS: Ten lung and 10 head and neck cancer patients were retrospectively selected. PET/CT images were registered with planning CT scans using commercially available software. Radiation oncologists defined two sets of gross tumor volumes based on either rigidly or deformably registered PET/CT images, and properties of these volumes were then compared. RESULTS: The average displacement between rigid and deformable gross tumor volumes was 1.8 mm (0.7 mm) with a standard deviation of 1.0 mm (0.6 mm) for the head and neck (lung) cancer subjects. The Dice similarity coefficients ranged from 0.76-0.92 and 0.76-0.97 for the head and neck and lung subjects, respectively, indicating conformity. All gross tumor volumes received at least 95% of the prescribed dose to 99% of their volume. Differences in the mean radiation dose delivered to the gross tumor volumes were at most 2%. Differences in the fraction of the tumor volumes receiving 100% of the radiation dose were at most 5%. CONCLUSIONS: The study revealed limitations in the commercial software used to perform deformable registration. Unless significant anatomical differences between PET/CT and planning CT images are present, deformable registration was shown to be of marginal value when delineating gross tumor volumes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».