A comparison of needle tip localization accuracy using 2D and 3D trans-rectal ultrasound for high-dose-rate prostate cancer brachytherapy treatment planning
Notice bibliographique
Résumé
Background: High-dose-rate brachytherapy (HDR-BT) is a prostate cancer treatment option involving the insertion of hollow needles into the gland through the perineum to deliver a radioactive source. Conventional needle imaging involves indexing a trans-rectal ultrasound (TRUS) probe in the superior/inferior (S/I) direction, using the axial transducer to produce an image set for organ segmentation. These images have limited resolution in the needle insertion direction (S/I), so the sagittal transducer is used to identify needle tips, requiring a manual registration with the axial view. This registration introduces a source of uncertainty in the final segmentations and subsequent treatment plan. Our lab has developed a device enabling 3D-TRUS guided insertions with high S/I spatial resolution, eliminating the need to align axial and sagittal views. Purpose: To compare HDR-BT needle tip localization accuracy between 2D and 3D-TRUS. Methods: 5 prostate cancer patients underwent conventional 2D TRUS guided HDR-BT, during which 3D images were also acquired for post-operative registration and segmentation. Needle end-length measurements were taken, providing a gold standard for insertion depths. Results: 73 needles were analyzed from all 5 patients. Needle tip position differences between imaging techniques was found to be largest in the S/I direction with mean±SD of -2.5±4.0 mm. End-length measurements indicated that 3D TRUS provided statistically significantly lower mean±SD insertion depth error of -0.2±3.4 mm versus 2.3±3.7 mm with 2D guidance (p < .001). Conclusions: 3D TRUS may provide more accurate HDR-BT needle localization than conventional 2D TRUS guidance for the majority of HDR-BT needles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».