Technical Note: Evaluation of kV CBCT enhancement using a liver‐specific contrast agent for stereotactic body radiation therapy image guidance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: USA, Bayer Healthcare, Leverkusen, Germany), a contrast agent that is taken up selectively by liver cells and is retained for up to an hour. Image quality from CBCT was benchmarked against helical fan-beam computed tomography for two phantom geometries. METHODS AND MATERIALS: Concentrations were diluted to 0.0125-0.1 mmol per kilogram of body weight (mmol/kg) corresponding to expected physiological concentrations in the liver. Kilovoltage CBCT imaging parameters of x-ray tube potential, current, and filtration were investigated using clinically available options on a TrueBeam STx linear accelerator CBCT platform. Two phantoms were created, a cylindrical idealized imaging geometry and an ellipsoidal more realistic abdominal geometry. All parameters were optimized according to the contrast-to-noise ratio (CNR) image quality metric, as a function of concentration, following the Rose criterion for CNR. RESULTS: Acceptable CNR was defined as greater than or equal to three, in accordance with the Rose criterion for CNR. These were found in a range of expected liver concentrations of 0.025-0.1 mmol/kg for a tube potential of 100 kVp, half-fan bowtie filtration and tube currents giving exposures between 2025 and 5085 mAs. Linear correlations were found for all CNR as a function of concentration, in agreement with the literature. CONCLUSION: Based on this phantom study, with appropriate selection of imaging protocol, Gadoxetate Disodium may provide useful liver CBCT enhancement at physiologically achievable liver concentrations.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».