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Enregistrement W4404841022 · doi:10.1002/mp.17531

The conversion of electroanatomic maps for compatibility with treatment planning systems in cardiac radioablation target volume definition

2024· article· en· W4404841022 sur OpenAlexafffund
Sarah Konermann, Ian J. Gerard, Martin Bernier, Tarek Hijal, Gabriela Stroian, Neil Kopek, Joanne Alfieri, Lynn El‐Hamedi, Piotr Pater

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de recherche, Centre universitaire de santé McGill
Mots-clésRadiation treatment planningMedicineMedical physicsNuclear medicineRadiologyRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiac radioablation (CRA) is a new and promising treatment modality for patients with ventricular tachycardia refractory to standard-of-care treatment. Electroanatomic maps are used to define radiation target volumes; however, there is currently no native method to import electroanatomic maps into the treatment planning system (TPS). PURPOSE: To develop Edico, a semi-automated tool to enable electroanatomic map import into a TPS, by converting electroanatomic maps to a Digital Imaging and COmmunications in Medicine (DICOM) standard. The overall aim is to facilitate target volume delineation and improve workflow efficiency in treating patients. METHODS: Edico imports voltage and spatial data from electroanatomic maps and sorts these into voxels to be exported in a DICOM format, with each voxel containing the average voltage value of the data that falls within it. Three different rectangular electroanatomic maps were created and processed using Edico to ensure that expected features are maintained through processing. A sensitivity analysis of voxel size was completed using 19 different electroanatomic maps processed at five different sets of voxel dimensions, for a total of 95 resulting voxelized datasets. The coefficient of variation in each populated voxel in the datasets was analyzed to determine which voxel sizes are necessary to ensure that data loss is kept to a minimum throughout processing, despite averaging. Five electroanatomic maps were used to re-contour clinical target volumes and planning target volumes for previously-treated patients with their electroanatomic maps now directly registered to their planning computed tomography (CT) scans. RESULTS: All three rectangular test electroanatomic maps were processed as expected. All tested voxel sizes resulted in low coefficients of variation overall, with the exception of the largest voxel size of 1.8 × 1.8 × 8 mm. When using Edico, a user should choose voxel dimensions similar to or smaller than those of a planning CT. Of five pairs of clinical and planning target volumes from previously treated patients, adjustments were made to four (80%), retrospectively, using the electroanatomic maps generated using Edico, registered to the patients' planning CTs. CONCLUSIONS: Edico provides a reliable solution for electroanatomic map import into a TPS and facilitates clinical and planning target volume identification in CRA.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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