Suppr超能文献

使用实时磁共振成像进行心脏保护的胸部和乳腺癌放射治疗中勾画心脏计划靶区器官

Delineation of a Cardiac Planning Organ-At-Risk Volume Using Real-Time Magnetic Resonance Imaging for Cardiac Protection in Thoracic and Breast Radiation Therapy.

机构信息

Department of Radiation Oncology, Washington University School of Medicine, St. Louis, Missouri.

Department of Radiology, Washington University School of Medicine, St. Louis, Missouri.

出版信息

Pract Radiat Oncol. 2019 May;9(3):e298-e306. doi: 10.1016/j.prro.2018.12.004. Epub 2018 Dec 18.

Abstract

PURPOSE

Cardiac radiation is associated with cardiotoxicity in patients with thoracic and breast malignancies. We conducted a prospective study using cine magnetic resonance imaging (MRI) scans to evaluate heart motion. We hypothesized that cine MRI could be used to define population-based cardiac planning organ-at-risk volumes (PRV).

METHODS AND MATERIALS

A total of 16 real-time acquisitions were obtained per subject on a 1.5 Tesla MRI (Philips Ingenia). Planar cine MRI was performed in 4 sequential sagittal and coronal planes at free-breathing (FB) and deep-inspiratory breath hold (DIBH). In-plane cardiac motion was assessed using a scale-invariant feature transformation-based algorithm. Subject-specific pixel motion ranges were defined in anteroposterior (AP), left-right (LR), and superoinferior (SI) planes. Averages of the 98% and 67% of the maximum ranges of pixel displacement were defined by subject, then averaged across the cohort to calculate PRV expansions at FB and DIBH.

RESULTS

Data from 20 subjects with a total of 3120 image frames collected per subject in coronal and sagittal planes at DIBH and FB, and 62,400 total frames were analyzed. Cohort averages of 98% of the maximum cardiac motion ranges comprised margin expansions of 12.5 ± 1.1 mm SI, 5.8 ± 1.2 mm AP, and 6.6 ± 1.0 mm LR at FB and 6.7 ± 1.5 mm SI, 4.7 ± 1.3 mm AP, and 5.3 ± 1.3 mm LR at DIBH. Margins for 67% of the maximum range comprised 7.7 ± 0.7 mm SI, 3.2 ± 0.6 mm AP, and 3.7 ± 0.6 mm LR at FB and 4.1 ± 0.9 mm SI, 2.7 ± 0.8 mm AP, and 3.2 ± 0.8 mm LR at DIBH. Subsequently, these margins were simplified to form PRVs for treatment planning.

CONCLUSIONS

We implemented scale-invariant feature transformation-based motion tracking for analysis of the cardiac cine MRI scans to quantify motion and create cohort-based cardiac PRVs to improve cardioprotection in breast and thoracic radiation.

摘要

目的

心脏放射治疗与胸部和乳腺恶性肿瘤患者的心脏毒性有关。我们进行了一项前瞻性研究,使用电影磁共振成像(MRI)扫描来评估心脏运动。我们假设电影 MRI 可用于定义基于人群的心脏计划器官危及体积(PRV)。

方法和材料

每个受试者在 1.5 Tesla MRI(Philips Ingenia)上获得 16 次实时采集。在自由呼吸(FB)和深吸气屏气(DIBH)下进行 4 个连续矢状面和冠状面的平面电影 MRI。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。

结论

我们实施了基于尺度不变特征变换的运动跟踪分析电影 MRI 扫描,以量化运动并创建基于人群的心脏 PRV,以提高乳腺和胸部放疗的心脏保护。

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