Fiducial Markers Allow Accurate and Reproducible Delivery of Liver Stereotactic Body Radiation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Fiducial markers are utilized for image guided radiotherapy (IGRT) alignment during the delivery of liver stereotactic body radiosurgery (SBRT). There are limited data demonstrating the impact of matching fiducials on the accuracy of liver SBRT. This study quantifies the benefit of fiducial-based alignment and improvements in inter-observer reliability. Nineteen patients with 24 liver lesions were treated with SBRT. Target localization was performed using fiducial markers on cone-beam computed tomography (CBCT). Each CBCT procedure was retrospectively realigned to match both the liver edge and fiducial markers. The shifts were recorded by seven independent observers. Inter-observer variability was analyzed by calculating the mean error and uncertainty for the set-up. The mean absolute Cartesian error observed from fiducial and liver edge-based alignment was 1.5 mm and 5.3 mm, respectively. The mean uncertainty from fiducial and liver edge-based alignment was 1.8 mm and 4.5 mm, respectively. An error of 5 mm or greater was observed 50% of the time when aligning to the liver surface versus 5% of the time when aligning to fiducial markers. Aligning to the liver edge significantly increased the error, resulting in increased shifts when compared to alignment to fiducials. Tumors of 3 cm or farther from the liver dome had higher mean errors when aligned without fiducials (4.8 cm vs. 4.4 cm, p = 0.003). Our data support the use of fiducial markers for safer and more accurate liver SBRT.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».