Potential applications of the quantitative susceptibility mapping (QSM) in MR-guided radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance-guided radiation therapy (MR-GRT) offers great potential to improve radiation treatment outcomes by providing more accurate and patient-tailored therapy. Despite superior soft tissue contrast in MRI, one of the challenges towards MRI-only workflows is that the process often requires some sort of 'MR-invisible' metal-based devices. In this study, the feasibility of quantitative susceptibility mapping (QSM) for visualization of some MR-invisible radiation therapy devices was studied. Our recently proposed QSM-based algorithm for brachytherapy seed visualization was modified and the feasibility of the optimized algorithm for visualization of different devices including: brachytherapy seeds, plastic interstitial needles, CT-markers and obturators, and different types of fiducial markers in agar, prostate and meat phantoms were studied. All phantoms were scanned using 3T MR scanner with a 3D multi-echo gradient recalled echo (ME-GRE) pulse sequence. The QSM results in all phantoms were compared to CT images for spatial accuracy of the QSM. The applied post-processing algorithm was found to be insensitive to the seeds' type; also, presence of nearby calcifications had no effect on seed visualization. QSM successfully generated positive contrast for both types of investigated fiducial markers with high spatial accuracy compared to CT. Interstitial needles containing both aluminum-based CT-maker and titanium-based obturators were accurately depicted on the QSM. The proposed QSM-based technique relies on the standard MR pulse sequences and visualize the conventional MR-invisible metallic devices with CT-like positive contrast solely through post-processing. Upon in vivo validation of the technique, QSM may have the potential to replace CT for an MR-only guided radiation therapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».