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Enregistrement W4410845811 · doi:10.1088/2057-1976/adde65

Cone beam computed tomography in 6- and 60-second acquisitions: implications for adaptive radiotherapy when respiratory motion is present

2025· article· en· W4410845811 sur OpenAlex
Patricia Oliver, Logan Montgomery, D Granville

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiomedical Physics & Engineering Express · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCone beam computed tomographyThresholdingImaging phantomNuclear medicineAmplitudeContouringPhysicsBiomedical engineeringComputed tomographyOpticsMedicineRadiologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose . To investigate the effects of respiratory motion during fast (∼6 s) and slow (∼60 s) cone beam computed tomography (CBCT) acquisition modes, with a focus on implications for adaptive radiotherapy (ART). Methods . CBCT images are compared with 4D fan beam CT acquisitions, considering average (‘AVE’) and maximum (‘MIP’) intensity projections. Data are acquired using a respiratory motion phantom representing a human thorax with a lung tumour. A range of sup-inf motion amplitudes (3 to 11 mm) and periods (3 to 5 s) are considered. HU perturbations, target contouring implications, and dosimetric effects are considered. Results . Fast mode CBCT motion artefacts are more severe for larger amplitudes and longer periods. Motion artefacts are minimal in slow mode. The standard deviation of HU differences (CBCT minus AVE) in regions-of-interest encompassing the tumour are within 44 HU for slow mode, increasing up to 75 HU for fast mode. Target volumes contoured using HU thresholding on slow mode CBCTs are smaller than those on the AVE/MIP by up to 7%/29%. HU thresholding was not applied to fast mode CBCTs because motion artefacts were judged to be too severe. Gamma pass rates for dose distributions calculated on fast or slow mode CBCTs compared to the AVE are <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mo>≥</mml:mo> </mml:math> 99% (criteria: 1%, 1 mm, 10% dose threshold). Dose differences (fast mode CBCT minus AVE) are larger for larger amplitudes and longer periods, and tend toward negative values. Dose differences (slow mode CBCT minus AVE) are generally smaller and more consistent across all amplitudes and periods considered. Conclusions . Dosimetric perturbations resulting from motion artefacts are not severe for the amplitudes and periods considered. However, motion artefacts (especially in fast mode) have implications for image registration, target contouring, and treatment plan optimization for ART.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · 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