SU-G-IeP2-03: Comparison of Dose Calculation On MAR (metal Artifact Reduction) and Non-MAR Datasets for Pelvic Patients with Hip Prosthesis and Head and Neck Patients with Dental Filling
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Metal artifact reduction (MAR) software in computed tomography (CT) was previously evaluated with phantoms demonstrating the algorithm is capable of reducing metal artifacts without affecting the overall image quality. The goal of this study is to determine the dosimetric impact when calculating with CT datasets reconstructed with and without MAR software. Methods: Twelve head and neck cancer patients with dental fillings and four pelvic cancer patients with hip prosthesis were scanned with a GE Optima RT 580 CT scanner. Images were reconstructed with and without the MAR software. 6MV IMRT and VMAT plans were calculated with AAA on the MAR dataset until all constraints met our clinic's guidelines. Contours from the MAR dataset were copied to the non-MAR dataset. Next, dose calculation on the non-MAR dataset was performed using the same field arrangements and fluence as the MAR plan. Conformality index, D99% and V100% to PTV were compared between MAR and non-MAR plans. Results: Differences between MAR and non-MAR plans were evaluated. For head and neck plans, the largest variations in conformality index, D99% and V100% were −3.8%, −0.9% and −2.1% respectively whereas for pelvic plans, the biggest discrepancies were −32.7%, −0.4% and -33.5% respectively. The dosimetric impact from hip prosthesis is greater because it produces more artifacts compared to dental fillings. Coverage to PTV can increase or decrease depending on the artifacts since dark streaks reduce the HU whereas bright streaks increase the HU. In the majority of the cases, PTV dose in the non-MAR plans is higher than MAR plans. Conclusion: With the presence of metals, MAR algorithm can allow more accurate delineation of targets and OARs. Dose difference between MAR and non-MAR plans depends on the proximity of the organ to the high density material, the streaking artifacts and the beam arrangements of the plan.
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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 | 0,000 | 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 ».