A 4D visualization tool for treatment planning of non-invasive radioablation in patients with ventricular tachycardia
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive cardiac radioablation is an emerging therapy for the treatment of ventricular tachycardia (VT). Electrophysiologic, anatomic and molecular imaging studies are used to localize the breakout region of the VT, but current therapy planning is tedious and prone to error due to a lack of data integration. In this work we present the design and development of a software platform and workflow to facilitate precision-targeted therapy planning, including affine non-rigid multimodality image registration and 2D-3D-4D visualization across modalities. Registration accuracy was measured using Dice Similarity and Hausdorff Distance of total left ventricle tissue volumes, which were 0.914 ± 0.013 and 2.65mm ± 0.34mm, respectively (average ± standard deviation). Electrocardiographic maps of VT parameters were registered temporally to surface electrode data to recreate familiar ECG tracings. 2D polar maps, 3D slice-views, and 4D cine-renderings were used for hybrid fusion displays of molecular and electroanatomic images. Segmentations of the cardiac-gated contrast CT blood-pool and molecular images of perfusion and glucose metabolism were used to identify regions of fibrotic scar tissue and hibernating myocardium in the 3D scene. Ablation targets were painted onto the 2D polar map, 3D slice or 4D-cine views, and exported as DICOM for import to radiotherapy planning software. We anticipate that the combination of accurate multimodality image registration and visualizations will enable more reliable therapy planning, expedite treatment and may improve understanding of the underlying pathophysiology of these lethal arrhythmias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».