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Enregistrement W2920853927 · doi:10.1016/j.ijrobp.2019.03.003

Combined Ultrasound and Cone Beam CT Improves Target Segmentation for Image Guided Radiation Therapy in Uterine Cervix Cancer

2019· article· en· W2920853927 sur OpenAlexfundno aff
Sarah A. Mason, Ingrid White, Tuathan O’Shea, H. McNair, S. Alexander, Eleftheria Kalaitzaki, Jeffrey C. Bamber, Emma Harris, Susan Lalondrelle

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchCancer Research UKNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchRoyal Marsden NHS Foundation Trust
Mots-clésCone beam computed tomographyMedicineNuclear medicineConfidence intervalRadiologyImage-guided radiation therapyRadiation therapyComputed tomographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Adaptive radiation therapy strategies could account for interfractional uterine motion observed in patients with cervix cancer, but the current cone beam computed tomography (CBCT)-based treatment workflow is limited by poor soft-tissue contrast. The goal of the present study was to determine if ultrasound (US) could be used to improve visualization of the uterus, either as a single modality or in combination with CBCT. METHODS AND MATERIALS: Interobserver uterine contour agreement and confidence were compared on 40 corresponding CBCT, US, and CBCT-US-fused images from 11 patients with cervix cancer. Contour agreement was measured using the Dice similarity coefficient (DSC) and mean contour-to-contour distance (MCCD). Observers rated their contour confidence on a scale from 1 to 10. Pairwise Wilcoxon signed-rank tests were used to measure differences in contour agreement and confidence. RESULTS: CBCT-US fused images had significantly better contour agreement and confidence than either individual modality (P < .05), with median (interquartile range [IQR]) values of 0.84 (0.11), 1.26 (0.23) mm, and 7 (2) for the DSC, MCCD, and observer confidence ratings, respectively. Contour agreement was similar between US and CBCT, with median (IQR) DSCs of 0.81 (0.17) and 0.82 (0.14) and MCCDs of 1.75 (1.15) mm and 1.62 (0.74) mm. Observers were significantly more confident in their US-based contours than in their CBCT-based contours (P < .05), with median (IQR) confidence ratings of 7 (2.75) versus 5 (4). CONCLUSIONS: CBCT and US are complementary and improve uterine segmentation precision when combined. Observers could localize the uterus with a similar precision on independent US and CBCT images.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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