Direct visualization and correlation of liver stereotactic body radiation therapy treatment delivery accuracy with interfractional motion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study used the visualization of hypo‐intense regions on liver‐specific MRI to directly quantify stereotactic body radiation therapy (SBRT) spatial delivery accuracy. Additionally, the interfractional motion of the liver region was determined and compared with the MRI‐based evaluation of liver SBRT spatial treatment delivery accuracy. Primovist ® ‐enhanced MRI scans were acquired from 17 patients, 8–12 weeks following the completion of liver SBRT treatment. Direct visualization of radiation‐induced focal liver reaction in the form of hypo‐intensity was determined. The auto‐delineation approach was used to localize these regions, and center‐of‐mass (COM) discrepancy was quantified between the MRI hypo‐intensity and the CT‐based treatment plan. To assess the interfractional motion of the liver region, a planning CT was registered to a Cone Beam CT obtained before each treatment fraction. The interfractional motion assessed from this approach was then compared against the localized hypo‐intense MRI regions. The mean ± SD COM discrepancy was 1.4 ± 1.3 mm in the left‐right direction, 2.6 ± 1.8 mm in an anteroposterior direction, and 1.9 ± 2.6 mm in the craniocaudal direction. A high correlation was observed between interfractional motion of visualized hypo‐intensity and interfractional motion of planning treatment volume (PTV); the quantified Pearson correlation coefficient was 0.96. The lack of correlation was observed between Primovist ® MRI‐based spatial accuracy and interfractional motion of the liver, where Pearson correlation coefficients ranged from −0.01 to −0.26. The highest random and systematic errors quantified from interfractional motion were in the craniocaudal direction. This work demonstrates a novel framework for the direct evaluation of liver SBRT spatial delivery accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».