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Enregistrement W3042022928 · doi:10.1002/acm2.12958

Capacitive monitoring system for real‐time respiratory motion monitoring during radiation therapy

2020· article· en· W3042022928 sur OpenAlexafffund
Parisa Sadeghi, Kathryn Moran, James L. Robar

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesBrainlabAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésCapacitive sensingRespiratory monitoringContinuous monitoringComputer scienceRemote patient monitoringMotion detectionBreathingWearable computerRadiation monitoringAcousticsBiomedical engineeringMaterials scienceNuclear medicineArtificial intelligenceMotion (physics)PhysicsMedicineEngineeringEmbedded systemRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work introduces a novel capacitive-sensing technology capable of detecting respiratory motion with high temporal frequency (200 Hz). The system does not require contact with the patient and has the capacity to sense motion through clothing or plastic immobilization devices. ABSTRACT: PURPOSE: This work presents and evaluates a novel capacitive monitoring system (CMS) technology for continuous detection of respiratory motion during radiation therapy. This modular system provides real-time motion monitoring without any contact with the patient, ionizing radiation, or surrogates such as reflective markers on the skin. MATERIALS AND METHODS: The novel prototype features an array of capacitive detectors that are sensitive to the position of the body and capable of high temporal frequency readout. Performance of this system was investigated in comparison to the RPM infrared (IR) monitoring system (Varian Medical Systems). The prototype included three (5 cm × 10 cm) capacitive copper sensors in one plane, located at a distance of 8-10 cm from the volunteer. Capacitive measurements were acquired for central and lateral-to-central locations during chest free-breathing and abdominal breathing. The RPM IR data were acquired with the reflector block at corresponding positions simultaneously. The system was also tested during deep inspiration and expiration breath-hold maneuvers. RESULTS: Capacitive monitoring system data demonstrate close agreement with the RPM status quo at all locations examined. Cross-correlation analysis on RPM and CMS data showed an average absolute lag of 0.07 s (range: 0.03-0.23 s) for DIBH and DEBH data and 0.15 s (range: 0-0.43 s) for free-breathing. Amplitude difference between the normalized CMS and RPM signal during chest and abdominal breathing was within 0.15 for 94.3% of the data points after synchronization. CMS performance was not affected when the subject was clothed. CONCLUSION: This novel technology permits sensing of both free-breathing and breath-hold respiratory motion. It provides data comparable to the RPM system but without the need for an IR tracking camera in the treatment room or use of reflective markers on the patient.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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