可变形图像的多原子特征可靠性基于图像登记的可变形图像的图像

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 放射治疗瘤学 放射治疗瘤学
• 图像分析 图像分析

背景情况:

• 合成CT (sCT) 图像对于适应性辐射疗法至关重要,使轮传播和剂量重新计算成为可能.
• 可变形图像注册 (DIR) 工作流程对于从计划CT中生成准确的sCT至关重要.
• 评估从sCTs获得的放射性和剂量学特征的可靠性对于临床实施至关重要.

研究的目的:

• 评估从两个商业DIR工作流产生的sCT中提取的放射性和剂量学特征的可靠性.
• 为了比较MIM和Velocity DIR系统在生成可靠的多原子特征方面的性能.
• 为指导在头部和部放射治疗中进行预测建模的适当特征的选择.

主要方法:

• 在58名头癌患者的风险器官 (OARs) 中提取了多组特征.
• 从规划CT到sCT使用MIM和Velocity DIR工作流程传播的轮.
• 使用类内相关系数 (ICC) 评估的特征可靠性,>0.75被认为是适度可靠的.

主要成果:

• MIM和Velocity DIR工作流产生了统计学上相似的OAR量和sCT的平均剂量.
• 马分析证实了计划质量,83%的计划实现了95%以上的合格率,3%/3mm.
• 在工作流程中,二氧化特征 (59%的中度可靠性) 比放射性特征 (21%的中度可靠性) 更可靠.

结论:

• 放射性特征在不同的sCT DIR工作流中显示出较低的可靠性.
• 脊髓在放射性特征 (46%) 和剂量特征 (85%) 上表现出最高可靠性.
• 由于可靠性差异,建议在实施使用不同sCT DIR工作流的特征的预测模型时谨慎使用.