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Enregistrement W2468817975 · doi:10.1118/1.4958179

TH‐CD‐207A‐10: Using the Gamma Index to Flag Changes in Anatomy During Radiation Therapy of Head and Neck Cancer

2016· article· en· W2468817975 sur OpenAlexaff
B Schaly, Jeff Kempe, Sylvia Mitchell, V. Venkatesan, J Battista

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHounsfield scaleNuclear medicineRadiation treatment planningWilcoxon signed-rank testPercentileMedicineReceiver operating characteristicCone beam computed tomographyRadiation therapyHistogramPixelImage-guided radiation therapyMathematicsComputed tomographyRadiologyMann–Whitney U testComputer scienceArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This article presents a fast algorithm for comparing 3‐D anatomy from Cone‐Beam CT (CBCT) imaging using the gamma comparison index and to demonstrate how this can be used to flag patients for possible re‐planning of treatment. Methods: CBCT scans acquired on a Varian linear accelerator during treatment were used as input to the gamma comparator using thresholds of 5 mm distance to agreement and 30 Hounsfield Unit CT number difference. The fraction 1 CBCT study was initially used as the reference. Should there be a re‐plan during treatment, the reference resets to the CBCT study acquired on the day 1 of the re‐plan. Histograms of failing pixels (γ > 1) were generated from each 3‐D gamma map. An indicator of anatomy congruence, the match quality parameter (MQP), was derived from failed pixel histograms using the 90th percentile gamma value. The MQP was plotted versus fraction number and related to actual repeat computed tomography (re‐CT) order dates as decided by a radiation oncologist. From this, decision criteria were derived for the algorithm to “trigger” re‐CT consideration and predictive power was scored using receiver‐operator characteristic (ROC) analysis. Results: The MQP plot generally showed that the on‐line match from CBCT image guidance deteriorated as the treatment progressed due to weight loss and tumor regression. The optimized MQP criteria for triggering re‐CT consideration demonstrated high sensitivity and specificity, consistent with actual re‐CT order dates within ± 3 fractions. Out of 20 patients that were actually re‐planned, the algorithm failed to trigger a re‐CT recommendation only twice and this was caused by CBCT ring artifacts. Conclusion: We have demonstrated that gamma comparisons can be used to evaluate CBCT‐acquired anatomy pairs and, from this, an algorithm can be “trained” to flag patients for possible re‐planning in a manner consistent with local radiation oncology practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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