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Enregistrement W2884970060 · doi:10.1002/mp.13104

Feasibility of real‐time lung tumor motion monitoring using intrafractional ultrasound and <scp>kV</scp> cone beam projection images

2018· article· en· W2884970060 sur OpenAlexaff
Farshad Mostafaei, A. Tai, Elizabeth Gore, Candice Johnstone, William R. Haase, Christopher Ehlers, David T. Cooper, M. Lachaı̂ne, X. Allen Li

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMitel (Canada)
Organismes subventionnairesMedical College of Wisconsin Cancer CenterElekta
Mots-clésDiaphragm (acoustics)Imaging phantomMedicineNuclear medicineMedical imagingRadiation therapyUltrasoundRadiologyPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The ability to monitor intrafractional tumor motion is essential for radiation therapy of thoracic and abdominal tumors. This study aims to develop a method to track lung tumor motion using intrafractional continuous ultrasound (US) and periodic cone-beam projection images (CBPI). METHODS: and XVI platforms on an Elekta linac, respectively. The data were synchronized through a video capture card (VCE-PRO, IMPERX Inc.) which was triggered by the XVI system. In this way, a system was configured to allow real-time acquisition of the diaphragm position synchronized with periodic acquisition of the lung tumor position. Feasibility of the system was demonstrated by acquiring synchronized data on an in-house motion platform with embedded spheres of different materials and US images of the diaphragm on 5 volunteers of various body sizes. Finally, ultrasound b-mode images and CBPI were also acquired simultaneously from 3 lung cancer patients. RESULTS: Diaphragm motion monitoring under free breathing (FB) was successful with intracostal US imaging. We observed that diaphragm visualization decreased with the increase in the body size of the volunteer. The US system was able to track the motion as small as 2 mm in the phantom. The intrafractional CBPI acquired during VMAT delivery was successfully synchronized with US acquisition in a phantom study. Collected patient data showed a significant correlation between diaphragm motion, an internal surrogate monitored by US, and the tumor motion in superior-inferior (SI) direction monitored by XVI (P ˂ 0.0001). CONCLUSIONS: The feasibility of real-time lung tumor motion tracking in SI direction with continuous ultrasound and periodic CBPI was demonstrated. The real-time estimation of the target position from the two streams for lung cancer patients would enable respiration gating or tracking during SBRT.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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