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Enregistrement W2799444430 · doi:10.1002/mp.12934

Robust quantitative contrast‐enhanced dual‐energy CT for radiotherapy applications

2018· article· en· W2799444430 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 · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSiemensMitacs
Mots-clésA priori and a posterioriRobustness (evolution)Computer scienceContrast (vision)CalibrationMedical imagingContext (archaeology)DecompositionBiological systemBiological tissueMaterials scienceAlgorithmBiomedical engineeringArtificial intelligenceMathematicsChemistryMedicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to develop and validate accurate methods for determining iodine content and virtual noncontrast maps of physical parameters, such as electron density, in the context of radiotherapy. METHODS: A simulation environment is developed to compare three methods allowing extracting iodine content and virtual noncontrast composition: (a) two-material decomposition, (b) three-material decomposition with the conservation of volume constraint, and (c) eigentissue decomposition. The simulation allows comparing the performance of the methods using iodine-based contrast agent contents in tissues from a reference dataset with variable density and elemental composition. The comparison is performed in two ways: (a) with a priori knowledge on the composition of the targeted tissue, and (b) without a priori knowledge on the base tissue. The three methods are tested with patient images scanned with dual-energy CT and iodine-based contrast agent. An experimental calibration adapted to the presence of iodine is performed by imaging tissue equivalent materials and diluted contrast agent solutions with known atomic composition. RESULTS: Results show that in the case of known a priori on the composition of the targeted tissue, the two-material decomposition is robust to variable densities and atomic compositions without biasing the results. In the absence of a priori knowledge on the target tissue composition, the eigentissue decomposition method yields minimal bias and higher robustness to variations. Results from the experimental calibration and the images of two patients show that the extracted quantities are accurate and the bias is negligible for both methods with respect to clinical applications in their respective scope of use. For the patient imaged with a contrast agent, virtual noncontrast electron densities are found in good agreement with values extracted from the scan without contrast agent. CONCLUSION: This study identifies two accurate methods to quantify iodine-based contrast agents and virtual noncontrast composition images with dual-energy CT. One is the two-material decomposition with a priori knowledge of the constituent components focused on organ-specific applications, such as kidney or lung function assessment. The other method is the eigentissue decomposition and is useful for general radiotherapy applications, such as treatment planning where accurate dose calculations are needed in the absence of contrast agent.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,486

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · 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