Using gamma index to flag changes in anatomy during image‐guided radiation therapy of head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During radiation therapy of head and neck cancer, the decision to consider replanning a treatment because of anatomical changes has significant resource implications. We developed an algorithm that compares cone‐beam computed tomography ( CBCT ) image pairs and provides an automatic alert as to when remedial action may be required. Retrospective CBCT data from ten head and neck cancer patients that were replanned during their treatment was used to train the algorithm on when to recommend a repeat CT simulation (re‐ CT ). An additional 20 patients (replanned and not replanned) were used to validate the predictive power of the algorithm. CBCT images were compared in 3D using the gamma index, combining Hounsfield Unit ( HU ) difference with distance‐to‐agreement ( DTA ), where the CBCT study acquired on the first fraction is used as the reference. We defined the match quality parameter ( MQP x ) as a difference between the x th percentiles of the failed‐pixel histograms calculated from the reference gamma comparison and subsequent comparisons, where the reference gamma comparison is taken from the first two CBCT images acquired during treatment. The decision to consider re‐ CT was based on three consecutive MQP values being less than or equal to a threshold value, such that re‐ CT recommendations were within ±3 fractions of the actual re‐ CT order date for the training cases. Receiver‐operator characteristic analysis showed that the best trade‐off in sensitivity and specificity was achieved using gamma criteria of 3 mm DTA and 30 HU difference, and the 80 th percentile of the failed‐pixel histogram. A sensitivity of 82% and 100% was achieved in the training and validation cases, respectively, with a false positive rate of ~30%. We have demonstrated that gamma analysis of CBCT ‐acquired anatomy can be used to flag patients for possible replanning in a manner consistent with local clinical practice guidelines.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».