Dosimetric impact of dual-energy CT tissue segmentation for low-energy prostate brachytherapy: a Monte Carlo study
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this study is to evaluate the impact of a novel tissue characterization method using dual-energy over single-energy computed tomography (DECT and SECT) on Monte Carlo (MC) dose calculations for low-dose rate (LDR) prostate brachytherapy performed in a patient like geometry. A virtual patient geometry is created using contours from a real patient pelvis CT scan, where known elemental compositions and varying densities are overwritten in each voxel. A second phantom is made with additional calcifications. Both phantoms are the ground truth with which all results are compared. Simulated CT images are generated from them using attenuation coefficients taken from the XCOM database with a 100 kVp spectrum for SECT and 80 and 140Sn kVp for DECT. Tissue segmentation for Monte Carlo dose calculation is made using a stoichiometric calibration method for the simulated SECT images. For the DECT images, Bayesian eigentissue decomposition is used. A LDR prostate brachytherapy plan is defined with 125 I sources and then calculated using the EGSnrc user-code Brachydose for each case. Dose distributions and dose-volume histograms (DVH) are compared to ground truth to assess the accuracy of tissue segmentation. For noiseless images, DECT-based tissue segmentation outperforms the SECT procedure with a root mean square error (RMS) on relative errors on dose distributions respectively of 2.39% versus 7.77%, and provides DVHs closest to the reference DVHs for all tissues. For a medium level of CT noise, Bayesian eigentissue decomposition still performs better on the overall dose calculation as the RMS error is found to be of 7.83% compared to 9.15% for SECT. Both methods give a similar DVH for the prostate while the DECT segmentation remains more accurate for organs at risk and in presence of calcifications, with less than 5% of RMS errors within the calcifications versus up to 154% for SECT. In a patient-like geometry, DECT-based tissue segmentation provides dose distributions with the highest accuracy and the least bias compared to SECT. When imaging noise is considered, benefits of DECT are noticeable if important calcifications are found within the prostate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle