Comparison of CTVHR and organs at risk contours between TRUS and MR images in IB cervical cancers: a proof of concept study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To compare CTV HR and OAR dimensions and inter-rater agreement between magnetic resonance (MR) and trans-rectal ultrasound (TRUS) images in IB cervical cancer patients. Methods IB cervical cancer patients treated with (chemo)radiotherapy plus MR-guided brachytherapy (BT) were prospectively enrolled in this study. Radiation oncologists contoured CTV HR and OARs in pre-BT MR images (MRI) and intra-operative TRUS images. These contours were subsequently compared in regard to volume and dimension. Contour inter-rater agreement analysis was also investigated using kappa index (KI). Stata 15.0 was used for statistical analysis and a p -value < 0.05 was considered statistically significant. Results TRUS CTV HR volumes were statistically smaller than the respective MRI contoured volumes. TRUS CTV HR thickness was found to be consistently smaller than MRI contours in all patients. No statistical difference was seen in width and height between the two different imaging modalities. MRI contours had a median KI of 0.66 (range: 0.56–0.77) while TRUS-based contours had a median KI of 0.64 (range: 0.47–0.77). Bladder and rectum had very satisfactory KI in both imaging modalities. Vaginal contours had moderate agreement in MR (0.52) and in TRUS images (0.58). Conclusion TRUS images allow good visualization of CTV HR and OARs in IB cervical cancer patients. Inter-rater contour variability was comparable between TRUS and MR images. TRUS is a promising modality on its own for image-guided BT.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».