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Enregistrement W2737691002 · doi:10.1002/mp.12475

Assessing lung function using contrast‐enhanced dual‐energy computed tomography for potential applications in radiation therapy

2017· article· en· W2737691002 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésNuclear medicineDigital Enhanced Cordless TelecommunicationsSingle-photon emission computed tomographyMedicineRadiation therapyTomographyRadiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: There is an increasing interest in the evaluation of lung function from physiological images in radiation therapy treatment planning to reduce the extent of postradiation toxicities. The purpose of this work was to retrieve reliable functional information from contrast-enhanced dual-energy computed tomography (DECT) for new applications in radiation therapy. The functional information obtained by DECT is also compared with other methods using single-energy CT (SECT) and single-photon emission computed tomography (SPECT) with CT. The differential function between left and right lung, as well as between lobes is computed for all methods. METHODS: Five lung cancer patients were retrospectively selected for this study; each underwent a SPECT/CT scan and a contrast-injected DECT scan, using 100 and 140 Sn kVp. The DECT images are postprocessed into iodine concentration maps, which are further used to determine the perfused blood volume. These maps are calculated in two steps: (a) a DECT stoichiometric calibration adapted to the presence of iodine and followed by (b) a two-material decomposition technique. The functional information from SECT is assumed proportional to the HU numbers from a mixed CT image. The functional data from SPECT/CT are considered proportional to the number of counts. A radiation oncologist segmented the entire lung volume into five lobes on both mixed CT images and low-dose CT images from SPECT/CT to allow a regional comparison. The differential function for each subvolume is computed relative to the entire lung volume. RESULTS: The differential function per lobe derived from SPECT/CT correlates strongly with DECT (Pearson's coefficient r = 0.91) and moderately with SECT (r = 0.46). The differential function for the left lung shows a mean difference of 7% between SPECT/CT and DECT; and 17% between SPECT/CT and SECT. The presence of nonfunctional areas, such as localized emphysema or a lung tumor, is reflected by an intensity drop in the iodine concentration maps. Functional dose volume histograms (fDVH) are also generated for two patients as a proof of concept. CONCLUSION: The extraction of iodine concentration maps from a contrast-enhanced DECT scan is achieved to compute the differential function for each lung subvolume and good agreement is found in respect to SPECT/CT. One promising avenue in radiation therapy is to include such functional information during treatment planning dose optimization to spare functional lung tissues.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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