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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».