Poster ‐ 37: Pre‐clinical geometric, dosimetric and timing assessment of head and neck OARs using an in‐house atlas‐based auto‐segmentation (ABAS) tool
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to validate the geometric and dosimetric performance of our in‐house ABAS tool using manual inter‐observer variation as benchmark data. Materials and methods: An in‐house ABAS constructed, using MIM MaestroTM version 6.5, from 36 previously treated head and neck cases. 15 OARs of eight nasopharynx patients were segmented via three observers from the same institution and using the in‐house ABAS. Percentage of volume differences (ΔV%,), degree of overlap (DICE), distance‐to‐agreement and the standard deviation of absolute dose difference ΔD SD(Gy) among the eight cases [ΔDmax SD(Gy) for serial organs and ΔDmean SD(Gy) for parallel organs] were compared between the manual segmentation and original ABAS contours for each OAR. Results: The geometric results indicated that ABAS ΔV% was within 1SD from the manual segmentation. DICE showed that manual segmentation marginally outperformed ABAS in the delineation of parotid glands, submandibular glands, and laryngopharynx, but ABSA performed as well as the manual segmentation or better for all other structures. The distance‐to‐agreement was <1.5 cm for 87% of ABAS structures. From a dosimetric perspective, only ABAS salivary glands demonstrated higher ΔD SD(Gy) compared to manual segmentation. For all other structures ABAS results were similar or better than the manual segmentation. The average time to segment a complete H&N OAR set was <3minutes versus 30minutes for manual segmentation. Conclusion: ABAS is a practical time‐saving tool. This study indicated up 90% time‐saving of the operator time per case. ABAS geometric and dosimetric results were within ±1SD inter‐observer variation for most of the structures.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».