Analysis of patient repositioning accuracy in precision radiation therapy using automated image fusion
Notice bibliographique
Résumé
This work describes a rapid and objective method of determining repositioning error during the course of precision radiation therapy using off-line CT imaging and automated mutual-information image fusion. The technique eliminates the variability associated with manual identification of anatomical landmarks by observers. A phantom study was conducted to quantify the accuracy of the image co-registration-based analysis itself. For CT voxel dimensions of , the method is shown to detect translations with an accuracy of 0.5 mm in the anterior-posterior and lateral dimensions and 0.8 mm in the superior-inferior dimension. Phantom rotation in the coronal plane was detected to within 0.5° of expected values. The analysis has been applied to eight radiotherapy patients at two independent clinics, each immobilized by the same system for cranial stereotactic radiotherapy and CT-imaged once per week over the five- to six-week course of treatment. Among all patients, the ranges of translation in the anterior-posterior, lateral, and superior-inferior dimensions were , and , respectively. Considering all patients and CT scans, the standard deviations of translation were 0.42 mm, 0.47 mm, and 1.36 mm in the anterior-posterior, lateral, and superior-inferior dimensions, respectively. The ranges of patient rotation about the superior-inferior, left-right, and anterior-posterior axes were , and , respectively. PACS numbers: 87.53.-j, 87.53.Kn, 87.53.Ly, 87.53.Xd
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».