Commissioning of a fluoroscopic‐based real‐time markerless tumor tracking system in a superconducting rotating gantry for carbon‐ion pencil beam scanning treatment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To perform the final quality assurance of our fluoroscopic-based markerless tumor tracking for gated carbon-ion pencil beam scanning (C-PBS) radiotherapy using a rotating gantry system, we evaluated the geometrical accuracy and tumor tracking accuracy using a moving chest phantom with simulated respiration. METHODS: The positions of the dynamic flat panel detector (DFPD) and x-ray tube are subject to changes due to gantry sag. To compensate for this, we generated a geometrical calibration table (gantry flex map) in 15° gantry angle steps by the bundle adjustment method. We evaluated five metrics: (a) Geometrical calibration was evaluated by calculating chest phantom positional error using 2D/3D registration software for each 5° step of the gantry angle. (b) Moving phantom displacement accuracy was measured (±10 mm in 1-mm steps) with a laser sensor. (c) Tracking accuracy was evaluated with machine learning (ML) and multi-template matching (MTM) algorithms, which used fluoroscopic images and digitally reconstructed radiographic (DRR) images as training data. The chest phantom was continuously moved ±10 mm in a sinusoidal path with a moving cycle of 4 s and respiration was simulated with ±5 mm expansion/contraction with a cycle of 2 s. This was performed with the gantry angle set at 0°, 45°, 120°, and 240°. (d) Four types of interlock function were evaluated: tumor velocity, DFPD image brightness variation, tracking anomaly detection, and tracking positional inconsistency in between the two corresponding rays. (e) Gate on/off latency, gating control system latency, and beam irradiation latency were measured using a laser sensor and an oscilloscope. RESULTS: By applying the gantry flex map, phantom positional accuracy was improved from 1.03 mm/0.33° to <0.45 mm/0.27° for all gantry angles. The moving phantom displacement error was 0.1 mm. Due to long computation time, the tracking accuracy achieved with ML was <0.49 mm (=95% confidence interval [CI]) for imaging rates of 15 and 7.5 fps; those at 30 fps were decreased to 1.84 mm (95% CI: 1.79 mm-1.92 mm). The tracking positional accuracy with MTM was <0.52 mm (=95% CI) for all gantry angles and imaging frame rates. The tumor velocity interlock signal delay time was 44.7 ms (=1.3 frame). DFPD image brightness interlock latency was 34 ms (=1.0 frame). The tracking positional error was improved from 2.27 ± 2.67 mm to 0.25 ± 0.24 mm by the tracking anomaly detection interlock function. Tracking positional inconsistency interlock signal was output within 5.0 ms. The gate on/off latency was <82.7 ± 7.6 ms. The gating control system latency was <3.1 ± 1.0 ms. The beam irradiation latency was <8.7 ± 1.2 ms. CONCLUSIONS: Our markerless tracking system is now ready for clinical use. We hope to shorten the computation time needed by the ML algorithm at 30 fps in the future.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».