On the direct acquisition of beam’s-eye-view images in MRI for integration with external beam radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
The recent interest in the integration of external beam radiotherapy with a magnetic resonance (MR) imaging unit offers the potential for real-time adaptive tumour tracking during radiation treatment. The tracking of large tumours which follow a rapid trajectory may best be served by the generation of a projection image from the perspective of the beam source, or 'beam's eye view' (BEV). This type of image projection represents the path of the radiation beam, thus enabling rapid compensations for target translations, rotations and deformations, as well time-dependent critical structure avoidance. MR units have been traditionally incapable of this type of imaging except through lengthy 3D acquisitions and ray tracing procedures. This work investigates some changes to the traditional MR scanner architecture that would permit the direct acquisition of a BEV image suitable for integration with external beam radiotherapy. Based on the theory presented in this work, a phantom was imaged with nonlinear encoding-gradient field patterns to demonstrate the technique. The phantom was constructed with agarose gel tubes spaced two cm apart at their base and oriented to converge towards an imaginary beam source 100 cm away. A corresponding virtual phantom was also created and subjected to the same encoding technique as in the physical demonstration, allowing the method to be tested without hardware limitations. The experimentally acquired and simulated images indicate the feasibility of the technique, showing a substantial amount of blur reduction in a diverging phantom compared to the conventional imaging geometry, particularly with the nonlinear gradients ideally implemented. The theory is developed to demonstrate that the method can be adapted in a number of different configurations to accommodate all proposed integration schemes for MR units and radiotherapy sources. Depending on the configuration, the implementation of this technique will require between two and four additional nonlinear encoding coils.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».