14. Radiation Therapy Planning for Skin Cancer: Using 3D Surface Scanning to Localize Tumour
Notice bibliographique
Résumé
Orthovoltage radiation therapy (ORT) is a non‑invasive treatment often used for patients with skin cancer, which is characterized by shallow tumours visible at the surface of the skin. Currently there is no commercially available treatment planning system for ORT. The first step of treatment planning is localizing the tumour in a computed tomography (CT) scan of the patient. We propose using 3D surface scanning to obtain a coloured and textured image of the patient, from which the tumour can be identified. The contour of the tumour can then be overlaid onto the CT image, for planning delivery of radiation therapy. This process was demonstrated using a male mannequin model, with a red sticker on the nose representing a skin tumour. A coloured and textured image of the face was obtained using a handheld 3D surface scanner [Figure 1]. The surface scan was aligned to a CT image of the mannequin head using a two‑step registration process, with a resulting error of 0.25mm. The tumour could then be easily segmented from the coloured surface scan by following the outline of the lesion. The tumour contour was extended in depth to 1cm, to encompass subdermal cancerous tissue in the treatment volume, and saved with the CT image for treatment planning [Figure 2]. This workflow is the first step to an open-source treatment planning system for ORT, which will allow physicians to deliver more precise treatment using ORT. This project was done in collaboration with the Kingston General Hospital.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».