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Enregistrement W2281302069 · doi:10.1111/1754-9485.12416

Magnetic resonance imaging for prostate bed radiotherapy planning: An inter‐ and intra‐observer variability study

2015· article· en· W2281302069 sur OpenAlexaff
Maroie Barkati, Dany Simard, Daniel Taussky, Guila Delouya

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Imaging and Radiation Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContouringMedicineNuclear medicineMagnetic resonance imagingRadiation therapyProstate cancerRadiation oncologistProstatectomyRadiation treatment planningProstateStandard deviationRadiologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We assessed the inter- and intra-observer variability in contouring the prostate bed for radiation therapy planning using MRI compared with computed tomography (CT). METHODS: We selected 15 patients with prior radical prostatectomy. All had CT and MRI simulation for planning purposes. Image fusions were done between CT and MRI. Three radiation oncologists with several years of experience in treating prostate cancer contoured the prostate bed first on CT and then on MRI. Before contouring, each radiation oncologist had to review the Radiation Therapy Oncology Group guidelines for postoperative external beam radiotherapy. The agreement between volumes was calculated using the Dice similarity coefficient (DSC). Analysis was done using the Matlab software. The DSC was compared using non-parametric statistical tests. RESULTS: Contouring on CT alone showed a statistically significant (P = 0.001) higher similarity between observers with a mean DSC of 0.76 (standard deviation ± 0.05) compared with contouring on MRI with a mean of 0.66 (standard deviation ± 0.05). Mean intra-observer variability between CT and MRI was 0.68, 0.75 and 0.78 for the three observers. The clinical target volume was 19-74% larger on CT than on MRI. The intra-observer difference in clinical target volume between CT and MRI was statistically significant in two observers and non-significant in the third one (P = 0.09). CONCLUSIONS: We found less inter-observer variability when contouring on CT than on MRI. Radiation Therapy Oncology Group contouring guidelines are based on anatomical landmarks readily visible on CT. These landmarks are more inter-observer dependent on MRI. Therefore, present contouring guidelines might not be applicable to MRI 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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