Dual- and multi-energy CT for particle stopping-power estimation: current state, challenges and potential
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Range uncertainty has been a key factor preventing particle radiotherapy from reaching its full physical potential. One of the main contributing sources is the uncertainty in estimating particle stopping power ( ρ s ) within patients. Currently, the ρ s distribution in a patient is derived from a single-energy CT (SECT) scan acquired for treatment planning by converting CT number expressed in Hounsfield units (HU) of each voxel to ρ s using a Hounsfield look-up table (HLUT), also known as the CT calibration curve. HU and ρ s share a linear relationship with electron density but differ in their additional dependence on elemental composition through different physical properties, i.e. effective atomic number and mean excitation energy, respectively. Because of that, the HLUT approach is particularly sensitive to differences in elemental composition between real human tissues and tissue surrogates as well as tissue variations within and among individual patients. The use of dual-energy CT (DECT) for ρ s prediction has been shown to be effective in reducing the uncertainty in ρ s estimation compared to SECT. The acquisition of CT data over different x-ray spectra yields additional information on the material elemental composition. Recently, multi-energy CT (MECT) has been explored to deduct material-specific information with higher dimensionality, which has the potential to further improve the accuracy of ρ s estimation. Even though various DECT and MECT methods have been proposed and evaluated over the years, these approaches are still only scarcely implemented in routine clinical practice. In this topical review, we aim at accelerating this translation process by providing: (1) a comprehensive review of the existing DECT/MECT methods for ρ s estimation with their respective strengths and weaknesses; (2) a general review of uncertainties associated with DECT/MECT methods; (3) a general review of different aspects related to clinical implementation of DECT/MECT methods; (4) other potential advanced DECT/MECT applications beyond ρ s estimation.
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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) | 0,001 | 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 découle