Interobserver variation in tumor delineation of liver metastases using Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2><h3>Background and purpose</h3> Magnetic Resonance Imaging (MRI) guided stereotactic body radiotherapy (SBRT) of liver metastases is an upcoming high-precision non-invasive treatment. Interobserver variation (IOV) in tumor delineation, however, remains a relevant uncertainty for planning target volume (PTV) margins. The aims of this study were to quantify IOV in MRI-based delineation of the gross tumor volume (GTV) of liver metastases and to detect patient-specific factors influencing IOV. <h3>Materials and methods</h3> A total of 22 patients with liver metastases from three primary tumor origins were selected (colorectal(8), breast(6), lung(8)). Delineation guidelines and planning MRI-scans were provided to eight radiation oncologists who delineated all GTVs. All delineations were centrally peer reviewed to identify outliers not meeting the guidelines. Analyses were performed both in- and excluding outliers. IOV was quantified as the standard deviation (SD) of the perpendicular distance of each observer's delineation towards the median delineation. The correlation of IOV with shape regularity, tumor origin and volume was determined. <h3>Results</h3> Including all delineations, average IOV was 1.6 mm (range 0.6–3.3 mm). From 160 delineations, in total fourteen single delineations were marked as outliers after peer review. After excluding outliers, the average IOV was 1.3 mm (range 0.6–2.3 mm). There was no significant correlation between IOV and tumor origin or volume. However, there was a significant correlation between IOV and regularity (Spearman's ρ<sub>s</sub> = -0.66; p = 0.002). <h3>Conclusion</h3> MRI-based IOV in tumor delineation of liver metastases was 1.3–1.6 mm, from which PTV margins for IOV can be calculated. Tumor regularity and IOV were significantly correlated, potentially allowing for patient-specific margin calculation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».