Comparison between transperineal ultrasound and digital dectection of levator ani trauma : can we improve the odds?

Aims To investigate the predictive ability of four digital assessment parameters to detect levator ani (LA) muscle defects (avulsion injury) and compare these to transperineal tomographic ultrasound images. Methods This was an observational study imbedded in a larger quasi-experimental cohort study for women with urinary incontinence. Seventy-two women, ≥60 years who had attended or were going to attend physiotherapy for treatment of urinary incontinence, were included in the study. Inclusion criteria from the parent study were symptoms of stress, urge or both types of urinary incontinence. The predictive ability of the following digital parameters: direct palpation of a discontinuity of the LA muscle from insertion on the pubic ramus; palpation of the distance between the muscle insertion sites; palpation of LA strength; palpation of LA tone, were analyzed against findings from tomographic transperineal ultrasound images. Correlation between methods was measured using Cohen's kappa for each of the individual parameters. Results Seventeen women (24%) presented with a complete or partial avulsion of the puborectalis muscle as diagnosed with tomographic ultrasound imaging. Nine women (13%) had complete avulsions, one of which was bilateral. The predictive ability of the digital assessment parameters varied from poor (k = 0.187, 95% CI [0.02–0.36]) to moderate (k = 0.569, 95% CI [0.31–0.83]). The new parameter of ‘width between insertion sites’ performed best. Conclusions Adding the parameter of “width between insertion sites” appears to enhance our ability to detect avulsion of the levator ani (LA) muscle by digital examination however it does not distinguish between unilateral or bilateral avulsion.

Accumulation de dose à partir de champs de déformation 4D appliqués aux traitements au CyberKnife et à l'IMRT

Le cancer pulmonaire est la principale cause de décès parmi tous les cancers au Canada. Le pronostic est généralement faible, de l'ordre de 15% de taux de survie après 5 ans. Les déplacements internes des structures anatomiques apportent une incertitude sur la précision des traitements en radio-oncologie, ce qui diminue leur efficacité. Dans cette optique, certaines techniques comme la radio-chirurgie et la radiothérapie par modulation de l'intensité (IMRT) visent à améliorer les résultats cliniques en ciblant davantage la tumeur. Ceci permet d'augmenter la dose reçue par les tissus cancéreux et de réduire celle administrée aux tissus sains avoisinants. Ce projet vise à mieux évaluer la dose réelle reçue pendant un traitement considérant une anatomie en mouvement. Pour ce faire, des plans de CyberKnife et d'IMRT sont recalculés en utilisant un algorithme Monte Carlo 4D de transport de particules qui permet d'effectuer de l'accumulation de dose dans une géométrie déformable. Un environnement de simulation a été développé afin de modéliser ces deux modalités pour comparer les distributions de doses standard et 4D. Les déformations dans le patient sont obtenues en utilisant un algorithme de recalage déformable d'image (DIR) entre les différentes phases respiratoire générées par le scan CT 4D. Ceci permet de conserver une correspondance de voxels à voxels entre la géométrie de référence et celles déformées. La DIR est calculée en utilisant la suite ANTs («Advanced Normalization Tools») et est basée sur des difféomorphismes. Une version modifiée de DOSXYZnrc de la suite EGSnrc, defDOSXYZnrc, est utilisée pour le transport de particule en 4D. Les résultats sont comparés à une planification standard afin de valider le modèle actuel qui constitue une approximation par rapport à une vraie accumulation de dose en 4D.

Feature-based tracking of urethral motion in low-resolution trans-perineal ultrasound

This paper describes a novel algorithm for tracking the motion of the urethra from trans-perineal ultrasound. Our work is based on the structure-from-motion paradigm and therefore handles well structures with ill-defined and partially missing boundaries. The proposed approach is particularly well-suited for video sequences of low resolution and variable levels of blurriness introduced by anatomical motion of variable speed. Our tracking method identifies feature points on a frame by frame basis using the SURF detector/descriptor. Inter-frame correspondence is achieved using nearest-neighbor matching in the feature space. The motion is estimated using a non-linear bi-quadratic model, which adequately describes the deformable motion of the urethra. Experimental results are promising and show that our algorithm performs well when compared to manual tracking.