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Enregistrement W2769034132 · doi:10.1002/mp.12666

Experimental validation of two dual‐energy CT methods for proton therapy using heterogeneous tissue samples

2017· article· en· W2769034132 sur OpenAlexaff
Esther Bär, Arthur Lalonde, Rongxiao Zhang, Kyung‐Wook Jee, Kai Yang, G Sharp, Bob Liu, Gary Royle, Hugo Bouchard, Hsiao‐Ming Lu

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Physical LaboratoryEngineering and Physical Sciences Research CouncilCancer Research UK
Mots-clésDigital Enhanced Cordless TelecommunicationsMonte Carlo methodNuclear medicineProton therapyStopping powerProtonMaterials sciencePhysicsMedicineOpticsMathematicsNuclear physicsStatisticsComputer scienceDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this work is to evaluate the performance of dual-energy CT (DECT) for determining proton stopping power ratios (SPRs) in an experimental environment and to demonstrate its potential advantages over conventional single-energy CT (SECT) in clinical conditions. METHODS: Water equivalent range (WER) measurements of 12 tissue-equivalent plastic materials and 12 fresh animal tissue samples are performed in a 195 MeV broad proton beam using the dose extinction method. SECT and DECT scans of the samples are performed with a dual-source CT scanner (Siemens SOMATOM Definition Flash). The methods of Schneider et al. (1996), Bourque et al. (2014), and Lalonde et al. (2017) are used to predict proton SPR on SECT and DECT images. From predicted SPR values, the WER of the proton beam through the sample is predicted for SECT and DECT using Monte Carlo simulations and compared to the measured WER. RESULTS: For homogeneous tissue-equivalent plastic materials, results with DECT are consistent with experimental measurements and show a systematic reduction of SPR uncertainty compared to SECT, with root-mean-square errors of 1.59% versus 0.61% for SECT and DECT, respectively. Measurements with heterogeneous animal samples show a clear reduction of the bias on range predictions in the presence of bones, with -0.88% for SECT versus -0.58% and -0.14% for both DECT methods. An uncertainty budget allows isolating the effect of CT number conversion to SPR and predicts improvements by DECT over SECT consistently with theoretical predictions, with 0.34% and 0.31% for soft tissues and bones in the experimental setup compared to 0.34% and 1.14% with the theoretical method. CONCLUSIONS: The present work uses experimental measurements in a realistic clinical environment to show potential benefits of DECT for proton therapy treatment planning. Our results show clear improvements over SECT in tissue-equivalent plastic materials and animal tissues. Further work towards using Monte Carlo simulations for treatment planning with DECT data and a more detailed investigation of the uncertainties on I-value and limitations on the Bragg additivity rule could potentially further enhance the benefits of this imaging technology for proton therapy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,392

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 savante0,0000,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,360 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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