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Enregistrement W3132762769 · doi:10.82308/25252

Image fusion for radiosurgery treatments of arteriovenous malformations

2002· article· en· W3132762769 sur OpenAlexfundno aff
Yanic Bercier

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council Canada
Mots-clésRadiosurgeryMedicineImage fusionRadiologyArtificial intelligenceComputer scienceImage (mathematics)Radiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An interactive 3D target localisation and delineation tool has been developed for radiosurgery planning of arteriovenous malformations (AVMs). With this system, magnetic resonance (MR), MR angiography (MRA) and computed tomography (CT) volumes can be fused in stereotactic space. Stereotactic angiography (SA) images can be linked to the MRA volume by recovering the SA acquisition geometry. The MRA and SA images can be correlated (1) by ray-tracing through the MRA volume with the recovered SA acquisition geometry and overlaying the images onto the SA images and (2) by localising the AVM onto a volume rendered representation of the MRA with a 3D cursor and projecting its position onto the SA images. Target contours can then be drawn on the MRA/MR/CT images and simultaneously projected onto the SA images. The plans of patients who had previously undergone radiosurgery at our institution employing SA images for localisation and MR images for delineation were investigated. MRA datasets were also acquired at the time of MR scanning employing the 3D TOF technique. Some ray-traced MRA images correlated well visually with the SA images, others presented inconsistencies which suggest that MRA should be used only as complement to SA images. The role of the different modalities (M-RA, MR and SA) in the definition of target volumes is investigated by defining the target contours with different combinations of modalities within the interactive system. The target volumes drawn with different modalities were compared to a reference volume, drawn using MRA, MR and SA images, and presented underestimation and overestimation of target volumes ranging from 20% to 92% and from 3% to 40%. The dosimetric implications of image fusion for target delineation are investigated by retrospective evaluation of the dose coverage of the reference target volume by the original treatment plan. Target coverage inferior to 60% of the reference target volumes by the original treatment plans was obtained for the patients. Treatment plan optimisation was performed to evaluate the possible dosimetric improvements resulting from image fusion for AVM target delineation. The plans were improved by employing three, eight and four isocentres for the 3 patients, and resulted in target coverage equal or superior to 98% for all three patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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