テクニカルメモ：CTローカライザーから抽出された患者サイズのサロゲートのモデルベースの拡大/縮小補正

目的：患者サイズ固有の用量推定（SSDE）計算では、患者のサイズに関する知識が必要です。患者サイズのエラーは、SSDE計算によって伝播します。AAPMレポート204および220は、CTローカライザーのX線写真から抽出された患者サイズのサロゲートに倍率補正を適用することを推奨しています。この技術ノートは、このような倍率補正のための新しいアプローチを提示します。 方法：モデルベースの倍率補正では、患者の断面は、前後（AP）および外側（LAT）患者の寸法を使用して定義されたマイナー軸と主要軸を備えた楕円形であると仮定します。ソースから発せられるラインをモデル化し、患者（つまり、楕円）を放牧し、検出器面に終了することにより、問題をパラメーター化します。LATおよびAP CTローカライザーのX線写真の両方で、楕円の両側に接線線をモデル化します。また、テーブルオフセットを使用した垂直の誤配置も説明します。補正モデルを、実際のAPおよびLATの次元と、幾何学的倍率補正のみを受けたベンダーが提供するCTローカライザー画像、および文献に記載されている他の方法と比較しました。モデルを、直接サイズからサイズの比較とSSDE変換係数を使用して、モデルを他のモデルと比較します。 結果：モデルベースの方法は、すべての位置と患者サイズで一貫した正確な結果（絶対サイズで1.8％未満、SSDEの1.2％エラー）を提供します。既存の文献ベースの方法では、絶対サイズ、SSDEの7.5％と5.2％の最大エラーがあり、ベンダーの場合、それぞれ30.9％と17.0％でした。 結論：単純な幾何学的補正と文献に示されている他の方法よりも優れた新しいモデルベースの幾何学的サイズ補正法を提示しました。すべてDICOMヘッダーとCTローカライザービューから派生した情報を使用して患者の断面とビームジオメトリをモデル化することにより、SSDE補正因子の改善が17.0％（ベンダー補正）から1.2％（モデルベース）に改善されました。これらの変化は、SSDE自体の変化に直接対応し、臨床的に現実的な患者のサイズと誤った量を表します。

PURPOSE: Patient size-specific dose estimate (SSDE) calculations require knowledge of a patient's size. Errors in patient size propagate through SSDE calculations. AAPM Reports 204 and 220 recommend that a magnification correction be applied to patient size surrogates extracted from CT localizer radiographs. This technical note presents a novel approach for such a magnification correction. METHODS: In our model-based magnification correction, we assume that the patient's cross sections are elliptical with minor and major axes defined using the anterior-posterior (AP) and lateral (LAT) patient dimensions. We parameterize the problem by modeling a line emanating from the source, grazing the patient (i.e., the ellipse), and then terminating onto the detector plane. We model tangent lines on each side of the ellipse on both the LAT and AP CT localizer radiographs. We also account for vertical mispositioning with table offset. We compared our correction model to the actual AP and LAT dimensions to the vendor-supplied CT localizer images that only received a geometric magnification correction, and to other methods described in the literature. We compare our model to the others using direct size to size comparisons as well as SSDE conversion factor. RESULTS: Our model-based method provides consistent accurate results (less than 1.8% error for absolute size and 1.2% error for SSDE for all measurement conditions) for all positions and patient sizes. Existing literature-based methods had maximum errors for absolute size and SSDE of 7.5% and 5.2%, and for the vendor, they were 30.9% and 17.0%, respectively. CONCLUSION: We presented a new model-based geometric size correction method that outperforms a simple geometric correction as well as other methods presented in the literature. By modeling the patient cross section and beam geometry using information all derived from the DICOM header and CT localizer views, we demonstrated SSDE correction factor improvements from 17.0% (vendor correction) to 1.2% (model base). These changes correspond directly into changes in SSDE itself and also represent clinically realistic patient sizes and mispositioning amounts.