Adaptation interactive d'un traitement de radiothérapie par imagerie volumique : Développement et validation d'outils pour sa mise en œuvre en routine clinique
Notice bibliographique
Résumé
Changing anatomy during radiotherapy can lead to significant dosimetric consequences for organs at risk (OARs) and/or target volumes. Adaptive radiotherapy can compensate for these variations however its deployment for clinical work is hampered by the increased workload for the medical staff and there is still no commercialized software available for clinical use. We developed a simple in vivo dosimetric alert tool allowing rapid identification of patients who might benefit from an adaptive radiotherapy. Dosimetric evaluation of delivered treatment has been conducted onto 3D on board imaging (CBCT) whose dose calculation accuracy has been evaluated. The tool does not require a new volume of interest delineation. Tool alert is based on objectives and quantifiable criteria defined by the exceeding volumes of interest dose thresholds. Tool precision and detectability have been validated and applied in a retrospective study on 10 head and neck patients. The tool allows detecting patients where an adaptive treatment could have been considered. In its clinical implementation, adaptive radiotherapy process requires deformable matching algorithms to follow patient local's deformations occurring during treatment. Nevertheless, their use has not been validated. We conducted an evaluation of the Block Matching deformable algorithm, suitable for multimodality imaging (CT/CBCT), in comparison to rigid algorithm. A study has been conducted for 10 head and neck patients based on volume of interest contours comparison for 76 CBCT. Similarity parameters used consisted on Dice Similarity Index, Robust Hausdorff Distance (in mm) and the absolute volume difference (in cc)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».