Investigation of variability in image acquisition and contouring during 3D ultrasound guidance for partial breast irradiation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Three-dimensional ultrasound (3DUS) at simulation compared to 3DUS at treatment is an image guidance option for partial breast irradiation (PBI). This study assessed if user dependence in acquiring and contouring 3DUS (operator variability) contributed to variation in seroma shifts calculated for breast IGRT. METHODS: Eligible patients met breast criteria for current randomized PBI studies. 5 Operators participated in this study. For each patient, 3 operators were involved in scan acquisitions and 5 were involved in contouring. At CT simulation (CT1), a 3DUS (US1) was performed by a single radiation therapist (RT). 7 to 14 days after CT1 a second CT (CT2) and 3 sequential 3DUS scans (US2a,b,c) were acquired by each of 3 RTs. Seroma shifts, between US1 and US2 scans were calculated by comparing geometric centers of the seromas (centroids). Operator contouring variability was determined by comparing 5 RT's contours for a single image set. Scanning variability was assessed by comparing shifts between multiple scans acquired at the same time point (US1-US2a,b,c). Shifts in seromas contoured on CT (CT1-CT2) were compared to US data. RESULTS: From an initial 28 patients, 15 had CT visible seromas, met PBI dosimetric constraints, had complete US data, and were analyzed. Operator variability contributed more to the overall variability in seroma localization than the variability associated with multiple scan acquisitions (95% confidence mean uncertainty of 6.2 mm vs. 1.1 mm). The mean standard deviation in seroma shift was user dependent and ranged from 1.7 to 2.9 mm. Mean seroma shifts from simulation to treatment were comparable to CT. CONCLUSIONS: Variability in shifts due to different users acquiring and contouring 3DUS for PBI guidance were comparable to CT shifts. Substantial inter-observer effect needs to be considered during clinical implementation of 3DUS IGRT.
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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 | 0,000 | 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 ».