Impact of endorectal filling on interobserver variability of MRI based rectal primary tumor delineation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Online adaptive MR-guided radiotherapy allows for the reduction of safety margins in dose escalated treatment of rectal tumors. With the use of smaller margins, precise tumor delineation becomes more critical. In the present study we investigated the impact of rectal ultrasound gel filling on interobserver variability in delineation of primary rectal tumor volumes. Methods: Six patients with locally advanced rectal cancer were scanned on a 1.5 T MRI-Linac without (MRI_e) and with application of 100 cc of ultrasound gel transanally (MRI_f). Eight international radiation oncologists expert in the treatment of gastrointestinal cancers delineated the gross tumor volume (GTV) on both MRI scans. MRI_f scans were provided to the participating centers after MRI_e scans had been returned. Interobserver variability was analyzed by either comparing the observers' delineations with a reference delineation (approach 1) and by building all possible pairs between observers (approach 2). Dice Similarity Index (DICE) and 95 % Hausdorff-Distance (95 %HD) were calculated. Results: Rectal ultrasound gel filling was well tolerated by all patients. Overall, interobserver agreement was superior in MRI_f scans based on median DICE (0.81 vs 0.74, p < 0.005 for approach 1 and 0.76 vs 0.64, p < 0.0001 for approach 2) and 95 %HD (6.9 mm vs 4.2 mm for approach 1, p = 0.04 and 8.9 mm vs 6.1 mm, p = 0.04 for approach 2). Delineated median tumor volumes and inter-quartile ranges were 26.99 cc [18.01-50.34 cc] in MRI_e and 44.20 [19.72-61.59 cc] in MRI_f scans respectively, p = 0.012. Conclusions: Although limited by the small number of patients, in this study the application of rectal ultrasound gel resulted in higher interobserver agreement in rectal GTV delineation. The endorectal gel filling might be a useful tool for future dose escalation strategies.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».