Sci‐Thur PM ‐ Colourful Interactions: Highlights 04: A Fast Quantitative MRI Acquisition and Processing Pipeline for Radiation Treatment Planning and Simulation
Notice bibliographique
Résumé
MRI‐only Radiation Treatment Planning (RTP) is becoming increasingly popular because of a simplified work‐flow, and less inconvenience to the patient who avoids multiple scans. The advantages of MRI‐based RTP over traditional CT‐based RTP lie in its superior soft‐tissue contrast, and absence of ionizing radiation dose. The lack of electron‐density information in MRI can be addressed by automatic tissue classification. To distinguish bone from air, which both appear dark in MRI, an ultra‐short echo time (UTE) pulse sequence may be used. Quantitative MRI parametric maps can provide improved tissue segmentation/classification and better sensitivity in monitoring disease progression and treatment outcome than standard weighted images. Superior tumor contrast can be achieved on pure T1 images compared to conventional T1‐weighted images acquired in the same scan duration and voxel resolution. In this study, we have developed a robust and fast quantitative MRI acquisition and post‐processing work‐flow that integrates these latest advances into the MRI‐based RTP of brain lesions. Using 3D multi‐echo FLASH images at two different optimized flip angles (both acquired in under 9 min, and 1mm isotropic resolution), parametric maps of T1, proton‐density (M0), and T2* are obtained with high contrast‐to‐noise ratio, and negligible geometrical distortions, water‐fat shifts and susceptibility effects. An additional 3D UTE MRI dataset is acquired (in under 4 min) and post‐processed to classify tissues for dose simulation. The pipeline was tested on four healthy volunteers and a clinical trial on brain cancer patients is underway.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,439 | 0,235 |
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 ».