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Enregistrement W2472110699 · doi:10.1118/1.4957544

TU-FG-BRB-04: A New Optimization Method for Pre-Treatment Patient-Specific Stopping-Power by Combining Proton Radiography and X-Ray CT

2016· article· en· W2472110699 sur OpenAlexaff
Charles‐Antoine Collins‐Fekete, R. Schulte, Luc Beaulieu, Joao Seco

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomProton therapyStopping powerNuclear medicineHounsfield scaleMedical imagingComputed radiographyRadiographyMathematicsProtonPhysicsComputer scienceComputed tomographyMedicineRadiologyOpticsImage qualityArtificial intelligenceDetectorImage (mathematics)Nuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The relative stopping power (RSP) uncertainty is the largest contributor to the range uncertainty in proton therapy. The purpose of this work is to develop a robust and systematic method that yields accurate patient specific RSPs by combining pre-treatment X-ray CT and daily proton radiography. Methods: The method is formulated as a penalized least squares optimization (PLSO) problem min(|Ax-B|). The matrix A represents the cumulative path-length crossed in each material computed by calculating proton trajectories through the X-ray CT. The material RSPs are denoted by x and B is the pRad, expressed as water equivalent thickness. The equation is solved using a convex-conic optimizer. Geant4 simulations were made to assess the feasibility of the method. RSP extracted from the Geant4 materials were used as a reference and the clinical HU-RSP curve as a comparison. The PLSO was first tested on a Gammex RMI-467 phantom. Then, anthropomorphic phantoms of the head, pelvis and lung were studied and resulting RSPs were evaluated. A pencil beam was generated in each phantom to evaluate the proton range accuracy achievable by using the optimized RSPs. Finally, experimental data of a pediatric head phantom (CIRS) were acquired using a recently completed experimental pCT scanner. Results: Numerical simulations showed precise RSP (<0.75%) for Gammex materials except low-density lung (LN-300) (1.2%). Accurate RSP have been obtained for the head (µ=−0.10%, 1.5σ=1.12%), lung (µ=−0.33, 1.5σ=1.02%) and pelvis anthropomorphic phantoms (µ=0.12, 1.5σ=0,99%). The range precision has been improved with an average R80 difference to the reference (µ±1.5σ) of −0.20±0.35%, −0.47±0.92% and −0.06±0.17% in the head, lung and pelvis phantoms respectively, compared to the 3.5% clinical margin. Experimental HU-RSP curve have been produced on the CIRS pediatric head. Conclusion: The proposed PLSO with prior knowledge X-ray CT shows promising potential (R80 σ<1.0% over all sites) to decrease the range uncertainty.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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