Quantifying Intra- and Inter-Observer Variabilities in Manual Contours for Radiotherapy: Evaluation of an MR Tumor Autocontouring Algorithm for Liver, Prostate, and Lung Cancer Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Real-time tumor-tracked radiotherapy with a linear accelerator-magnetic resonance (linac-MR) hybrid system requires accurate tumor delineation at a fast MR imaging rate. Various autocontouring methods have been previously evaluated against “gold standard” manual contours by experts. However, manually drawn contours have inherent intra- and inter-observer variations. We aim to quantify these variations and evaluate our tumor-autocontouring algorithm against the manual contours. Ten liver, ten prostate, and ten lung cancer patients were scanned using a 3 tesla (T) magnetic resonance imaging (MRI) scanner with a 2D balanced steady-state free precession (bSSFP) sequence at 4 frames/s. Three experts manually contoured the tumor in two sessions. For autocontouring, an in-house built U-Net-based autocontouring algorithm was used, whose hyperparameters were optimized for each patient, expert, and session (PES). For evaluation, (A) Automatic vs. Manual and (B) Manual vs. Manual contour comparisons were performed. For (A) and (B), three types of comparisons were performed: (a) same expert same session, (b) same expert different session, and (c) different experts, using Dice coefficient (DC), centroid displacement (CD), and the Hausdorff distance (HD). For (A), the algorithm was trained using one expert’s contours and its autocontours were compared to contours from (a)–(c). For Automatic vs. Manual evaluations (Aa–Ac), DC = 0.91, 0.86, 0.78, CD = 1.3, 1.8, 2.7 mm, and HD = 3.1, 4.6, 7.0 mm averaged over 30 patients were achieved, respectively. For Manual vs. Manual evaluations (Ba–Bc), DC = 1.00, 0.85, 0.77, CD = 0.0, 2.1, 2.8 mm, and HD = 0.0, 4.9, 7.2 mm were achieved, respectively. We have quantified the intra- and inter-observer variations in manual contouring of liver, prostate, and lung patients. Our PES-specific optimized algorithm generated autocontours with agreement levels comparable to these manual variations, but with high efficiency (54 ms/autocontour vs. 9 s/manual contour).
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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 | 0,001 | 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 découle