Hybrid TRUS/CT with optical tracking for target delineation in image-guided adaptive brachytherapy for cervical cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To prospectively compare the interobserver variability of combined transrectal ultrasound (TRUS)/computed tomography (CT)- vs. CT only- vs. magnetic resonance imaging (MRI) only-based contouring of the high-risk clinical target volume (CTVHR) in image-guided adaptive brachytherapy (IGABT) for locally advanced cervical cancer (LACC). Methods Five patients with LACC (FIGO stages IIb–IVa) treated with radiochemotherapy and IGABT were included. CT, TRUS, and T2-weighted MRI images were performed after brachytherapy applicator insertion. 3D-TRUS image acquisition was performed with a customized ultrasound stepper device and software. Automatic applicator reconstruction using optical tracking was performed in the TRUS dataset and TRUS and CT images were fused with rigid image registration with the applicator as reference structure. The CTVHR (based on the GEC-ESTRO recommendations) was contoured by five investigators on the three modalities (CTVHR_CT, CTVHR_TRUS-CT, and CTVHR_MRI). A consensus reference CTVHR_MRI (MRIref) was defined for each patient. Descriptive statistics and overlap measures were calculated using RTslicer (SlicerRT Community and Percutaneous Surgery Laboratory, Queen’s University, Canada), comparing contours of every observer with one another and with the MRIref. Results The interobserver coefficient of variation was 0.18 ± 0.05 for CT, 0.10 ± 0.04 for TRUS-CT, and 0.07 ± 0.03 for MRI. Interobserver concordance in relation to the MRIref expressed by the generalized conformity index was 0.75 ± 0.04 for MRI, 0.51 ± 0.10 for TRUS-CT, and 0.48 ± 0.06 for CT. The mean CTVHR_CT volume of all observers was 71% larger than the MRIref volume, whereas the mean CTVHR_TRUS-CT volume was 15% larger. Conclusion Hybrid TRUS-CT as an imaging modality for contouring the CTVHR in IGABT for LACC is feasible and reproducible among multiple observers. TRUS-CT substantially reduces overestimation of the CTVHR volume of CT alone while maintaining similar interobserver variability.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».