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Enregistrement W4361269376 · doi:10.1002/acm2.13969

In‐vivo quality assurance of dynamic tumor tracking (DTT) for liver SABR using EPID images

2023· article· en· W4361269376 sur OpenAlexaff
Maryam Rostamzadeh, K. Luchka, Roy Ma, Mitchell Liu, Emma Dunne, Marie‐Laure Camborde, Tania Karan, Ante Mestrovic, Alanah Bergman

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer AgencySpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsocenterImaging phantomNuclear medicineImage-guided radiation therapySABR volatility modelRadiosurgeryRadiation therapyMedicineMaterials scienceRadiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose To assess dynamic tumor tracking (DTT) target localization uncertainty for in‐vivo marker‐based stereotactic ablative radiotherapy (SABR) treatments of the liver using electronic‐portal‐imaging‐device (EPID) images. The Planning Target Volume (PTV) margin contribution for DTT is estimated. Methods Phantom and patient EPID images were acquired during non‐coplanar 3DCRT‐DTT delivered on a Vero4DRT linac. A chain‐code algorithm was applied to detect Multileaf Collimator (MLC)‐defined radiation field edges. Gold‐seed markers were detected using a connected neighbor algorithm. For each EPID image, the absolute differences between the measured center‐of‐mass (COM) of the markers relative to the aperture‐center (Tracking Error, (E T )) was reported in pan, tilt, and 2D‐vector directions at the isocenter‐plane. Phantom study An acrylic cube phantom implanted with gold‐seed markers was irradiated with non‐coplanar 3DCRT‐DTT beams and EPID images collected. Patient Study : Eight liver SABR patients were treated with non‐coplanar 3DCRT‐DTT beams. All patients had three to four implanted gold‐markers. In‐vivo EPID images were analyzed. Results Phantom Study : On the 125 EPID images collected, 100% of the markers were identified. The average ± SD of E T were 0.24 ± 0.21, 0.47 ± 0.38, and 0.58 ± 0.37 mm in pan, tilt and 2D directions, respectively. Patient Study : Of the 1430 EPID patient images acquired, 78% had detectable markers. Over all patients, the average ± SD of E T was 0.33 ± 0.41 mm in pan, 0.63 ± 0.75 mm in tilt and 0.77 ± 0.80 mm in 2D directions The random 2D‐error, σ, for all patients was 0.79 mm and the systematic 2D‐error, Σ, was 0.20 mm. Using the Van Herk margin formula 1.1 mm planning target margin can represent the marker based DTT uncertainty. Conclusions Marker‐based DTT uncertainty can be evaluated in‐vivo on a field‐by‐field basis using EPID images. This information can contribute to PTV margin calculations for DTT.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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