Quantitative imaging performance of MARS spectral photon‐counting CT for radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the quantitative imaging performance of a spectral photon-counting computed tomography (SPCCT) scanner for radiotherapy applications. An experimental comparison of the quantitative performance of a Siemens dual-energy CT (DECT) and a MARS SPCCT scanner is performed to estimate physical properties relevant to radiotherapy of human substitute materials and contrast agent solutions. In human substitute materials, the accuracy of quantities relevant to photon therapy, proton therapy, and Monte-Carlo simulations, such as the electron density, proton stopping power, and elemental composition is evaluated. For contrast agent solutions, the accuracy of the contrast agent concentrations and the virtual non-contrast (VNC) electron density is evaluated. METHODS: Human tissue substitute phantoms (Gammex 467 and 472) as well as diluted solutions of contrast agents (iodine and gadolinium based) are scanned with two commercial systems: a Siemens dual-source CT (SOMATOM Definition Flash, Siemens Healthineers, Forchheim, Germany) and a MARS spectral photon-counting micro-CT (MARS V5.2, MARS Bioimaging Ltd., Christchurch, New Zealand). Material decomposition is performed in a maximum a posteriori framework with an optimized material basis tailored to characterize either human substitute materials or contrast agents in the context of experimental multi-energy CT data. RESULTS: The root-mean-square error (RMSE) of the electron density calculated over all Gammex inserts is reduced from 1.09 to 0.89% when going from DECT to SPCCT. For the proton stopping power, the RMSE is reduced from 1.92 to 0.89%. Elemental mass fractions of hydrogen, carbon, nitrogen, oxygen, and calcium are more accurately estimated with the MARS scanner. The RMSE on the iodine-based contrast agents concentration is reduced from 0.27 to 0.12 mg/mL with SPCCT, and the VNC electron density from 0.40 to 0.22%. CONCLUSION: In the present phantom study, a MARS photon-counting scanner provides superior accuracy compared to a Siemens SOMATOM Definition Flash DECT scanner to quantify physical parameters relevant to radiotherapy. This work experimentally demonstrates the benefits of using more energies to characterize human tissue equivalent materials. This highlights the potential of SPCCT for particle therapy, where more accurate tissue characterization is needed, as well as for Monte-Carlo based planning, which requires accurate elemental mass fractions.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».