Magnetic resonance imaging sequence evaluation of an MR Linac system; early clinical experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To systematically identify the preferred magnetic resonance imaging (MRI) sequences following volunteer imaging on a 1.5 Tesla (T) MR-Linear Accelerator (MR Linac) for future protocol development. METHODS: Non-patient volunteers were recruited to a Research and Ethics committee approved prospective MR-only imaging study on a 1.5T MR Linac system. Volunteers attended 1-3 imaging sessions that included a combination of mDixon, T1w, T2w sequences using 2-dimensional (2D) and 3-dimensional (3D) acquisitions. Each sequence was acquired over 2-7 minutes and reviewed by a panel of 3 observers to evaluate image quality using a visual grading analysis based on a 4-point Likert scale. Sequences were acquired and modified iteratively until deemed fit for purpose (online image matching or re-planning) and all observers agreed they were suitable in 3 volunteers. RESULTS: 26 volunteers underwent 31 imaging sessions of six general anatomical regions. Images were acquired in one or two of six general anatomical regions: male pelvis (n = 9), female pelvis (n = 4), chestwall/breast (n = 5), lung/oesophagus (n = 5), abdomen (n = 3) and head and neck (n = 5). Images were acquired using a pre-defined exam-card that on average, included six sequences (range 2-10), with a maximum scan time of approximately one hour. The majority of observers preferred T2-weighted sequences. The thorax teams were the only groups to prefer T1-weighted imaging. CONCLUSIONS: An iterative process identified sequence agreement in all anatomical regions. These sequences will now be evaluated in patient volunteers. ADVANCES IN KNOWLEDGE: This manuscript is the first publication sharing the results of the first systematic selection of MRI sequences for use in on-board MRI-guided radiotherapy by end-users (therapeutic radiographers and clinical oncologists) in healthy volunteers.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».