Experimental validation of two dual‐energy CT methods for proton therapy using heterogeneous tissue samples
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».