Dual virtual non-contrast imaging: a Bayesian quantitative approach to determine radiotherapy quantities from contrast-enhanced DECT images
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Contrast agents in computed tomography (CT) scans can compromise the accuracy of dose calculations in radiation therapy planning, especially for particle therapy. This often requires an additional non-contrast CT scan, increasing radiation exposure and introducing potential registration errors. Our goal is to resolve these issues by accurately estimating radiotherapy parameters from dual virtual non-contrast (dual-VNC) images generated by contrast-enhanced dual-energy CT (DECT) scans, while accounting for noise and variability in tissue composition. Approach. A new Bayesian model is introduced to estimate dual-VNC Hounsfield units from contrast-enhanced DECT data. The model defines a prior distribution that describes tissue variations in terms of elemental compositions and mass densities. Multiple reference tissues are used to estimate variations across human tissues. A likelihood distribution is also defined to model the noise contained in CT data. The model is thoroughly validated in a simulated environment including 12 virtual patients under low and high iodine uptake scenarios, while incorporating noise and beam hardening effects. The eigentissue decomposition technique is used to derive elemental compositions and parameters critical for radiotherapy from the dual-VNC images, such as electron density ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">e</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> ), particle stopping power (SPR), and photon energy absorption coefficient (EAC). Main results. The proposed method yields accurate voxelwise estimations for <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">e</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> , SPR, and EAC, with root mean square errors of 3.09%, 3.14%, and 1.34% for highly-enhanced tissues, compared to 5.93%, 6.39%, and 17.11% when the presence of contrast agent is ignored. It also demonstrates robustness to systematic shifts in tissue composition and bandwidth variations in the prior distribution, resulting in overall uncertainties down to 1.13%, 1.33%, and 0.86% for <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">e</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> , SPR, and EAC in soft tissues; 1.17%, 1.32%, and 1.34% in enhanced soft tissues; and 4.34%, 4.00%, and 2.50% in bones. Significance. The proposed method accurately derives radiotherapy parameters from contrast-enhanced DECT data and demonstrates robustness against systematic errors in reference data, highlighting its potential for clinical use.
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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 ».