Simultaneous implementation of unrelated tumour sites on the MR Linac: A review of the commissioning process from a radiographer perspective and lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This work reports on a systematic approach to select MRI sequences, quantify inter-observer image registration variation and determine patient positioning for the clinical implementation of MR-guided adaptive radiotherapy (MRgRT) in patients with oropharyngeal (H&N) and lung cancer. METHODS: A total of 30 participants (N=10 H&N and N=10 lung cancer patients and N=10 healthy participants) were scanned on the Elekta Unity Magnetic Resonance Linear Accelerator (MRL). Participant experience questionnaires were used to determine the most appropriate positioning device for lung treatments and tolerability of H&N immobilization devices within the confined MR Linac environment. Visual guided assessments (VGAs) completed by three observers (one oncologist and two radiographers) were used to determine the most suitable tissue weighting (using vendor-provided 3D T1w and T2w sequences) for online image registration. Offline MRI to CT and MRI to MRI rigid registrations were undertaken by nine radiographers using bony and soft tissue matching. Single-factor ANOVA and paired t-tests were utilized to determine the interobserver variation. RESULTS: Based on oncologist and patient feedback, lung cancer patients would be treated in a vac-bag with their arms by their sides, while H&N cancer patients would be immobilized using a 5-point fixation device and 5-point personalized thermoplastic shell. There was no clear preference for T1w or T2w images in the H&N cohort. However, observers preferred T2w sequences for tumour and organ at risk (OAR) visualization in the lung images. When a bony match was conducted, single-factor ANOVA tests showed no statistically significant differences between all H&N image registration types (p=0.09). For the soft-tissue registrations, T1w-CT and T1w-T1w registrations showed a statistically significant (p=0.01) reduction in inter-observer variability over T2w-CT registrations. Paired t-tests showed no statistically significant differences for bony or soft tissue matches using T1w or T2w sequences to the planning CT in the lung cohorts (p=0.63 and p=0.52, respectively). CONCLUSION: We describe the systematic approach to the selection of strategies for imaging, immobilization, and online image registration we used for H&N and lung cancer treatments on the MRL. This has facilitated the selection of the most appropriate adaptive MRgRT strategies for treating these sites at our institution.
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 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 | 0,037 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».