論文の概要: Marker Track: Accurate Fiducial Marker Tracking for Evaluation of Residual Motions During Breath-Hold Radiotherapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15660v1
- Date: Sun, 26 Jan 2025 19:46:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:58:04.753118
- Title: Marker Track: Accurate Fiducial Marker Tracking for Evaluation of Residual Motions During Breath-Hold Radiotherapy
- Title（参考訳）: ブレスホールド放射線治療時の残留運動評価のための正確なフィデューシャルマーカー追跡
- Authors: Aimee Guo, Weihua Mao,
- Abstract要約: コーンビームCT(CBCT)による放射線治療中における日常的残留運動の評価について検討した。
フィデューシャルマーカーのマイグレーションは、マーカーを正確に位置決めする上での課題を提起し、新しいアルゴリズムの開発を促した。
フィデューシャルマーカーは2786の投射フレームのうち2777で検出された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Fiducial marker positions in projection image of cone-beam computed tomography (CBCT) scans have been studied to evaluate daily residual motion during breath-hold radiation therapy. Fiducial marker migration posed challenges in accurately locating markers, prompting the development of a novel algorithm that reconstructs volumetric probability maps of marker locations from filtered gradient maps of projections. This guides the development of a Python-based algorithm to detect fiducial markers in projection images using Meta AI's Segment Anything Model 2 (SAM 2). Retrospective data from a pancreatic cancer patient with two fiducial markers were analyzed. The three-dimensional (3D) marker positions from simulation computed tomography (CT) were compared to those reconstructed from CBCT images, revealing a decrease in relative distances between markers over time. Fiducial markers were successfully detected in 2777 out of 2786 projection frames. The average standard deviation of superior-inferior (SI) marker positions was 0.56 mm per breath-hold, with differences in average SI positions between two breath-holds in the same scan reaching up to 5.2 mm, and a gap of up to 7.3 mm between the end of the first and beginning of the second breath-hold. 3D marker positions were calculated using projection positions and confirmed marker migration. This method effectively calculates marker probability volume and enables accurate fiducial marker tracking during treatment without requiring any specialized equipment, additional radiation doses, or manual initialization and labeling. It has significant potential for automatically assessing daily residual motion to adjust planning margins, functioning as an adaptive radiation therapy tool.
- Abstract（参考訳）: コーンビームCT (CBCT) の投射像における線維マーカーの位置について検討し, 呼吸ホールド放射線治療中における日常的残留運動の評価を行った。
フィデューシャルマーカーのマイグレーションは、マーカを正確に位置決めする上での課題を提起し、マーカの位置の体積確率マップをプロジェクションのフィルターされた勾配マップから再構成する新しいアルゴリズムの開発を促した。
これは、Meta AIのSegment Anything Model 2 (SAM2) を用いて、投影画像中のフィデューシャルマーカーを検出するPythonベースのアルゴリズムの開発をガイドする。
膵癌患者からの2つの組織マーカーを用いた振り返りデータを解析した。
シミュレーションCTによる3次元マーカー位置をCBCT画像から再構成したものと比較したところ,マーカー間の相対的距離は時間とともに減少していた。
フィデューシャルマーカーは2786の投射フレームのうち2777で検出された。
平均標準偏差は呼吸ホールドあたり0.56mmであり、同じスキャンで2つの呼吸ホールド間の平均SI位置は最大5.2mmに達し、第2呼吸ホールドの第1端と第2呼吸ホールドの開始の間には最大7.3mmのギャップがある。
3次元マーカー位置を投影位置と確認マーカー移動を用いて算出した。
この方法は、マーカーの確率体積を効果的に算出し、特別な機器、追加放射線線量、手動初期化及びラベル付けを必要とせず、治療中の正確なフィデューシャルマーカー追跡を可能にする。
適応放射線治療ツールとして機能する計画マージンを調整するために、毎日の残留運動を自動的に評価する大きな可能性を秘めている。
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