COMPARISON OF INTERFRACTIONAL VARIATION IN CANINE HEAD POSITION USING PALPATION AND A HEAD-REPOSITIONING DEVICE
Notice bibliographique
Résumé
Radiation treatment planning is performed on images that do not take variation in patient position into account. To compensate for expected variations in position of the patient, a three-dimensional expansion of the clinical target volume, or set-up margin, is added. Variations in patient position can be decreased through use of an immobilization device, allowing selection of a smaller set-up margin. The objective of this prospective study was comparison of interfractional variation in patient position between set-ups of the canine head region using palpation of bony landmarks and set-ups using a head-repositioning device. Fiducial markers were attached to the skull bones of three research dogs, and the dogs were positioned as for a typical radiation treatment of the head region using both set-up methods. A kilovoltage on-board imager was used to acquire orthogonal images and the difference between the x-, y-, and z-axis coordinates of each fiducial marker relative to the initial reference isocenter was measured. The difference in patient position for each axis coordinate was significantly lower for set-ups using the head-repositioning device than for set-ups using bony landmarks (P < 0.05). Ninety-five percent of the absolute values of the displacement vector differences were < 4.62 mm for set-up using bony landmarks, and < 1.93 mm for set-up using the head-repositioning device. A minimum set-up margin of 5-6 mm is recommended when patient set-up is based on bony landmarks and of 2-3 mm when the head-repositioning device is used.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».