Comparison of manual and computer‐generated customized blocks for whole brain fields used in the treatment of medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By using CT simulation and three-dimensional planning, we have developed a simple but accurate method of producing customized blocks for the cranial fields in the treatment of medulloblastoma. We compare here the margins and the volume of normal tissues included in the treatment volume with those obtained using blocks generated manually. PROCEDURE: Customized blocks for the whole brain field are generated using CT planning and autoblock function. The clinical target volume (CTV) is defined as the whole cerebrospinal fluid pathway, and the whole brain and spinal cord are contoured. A margin of 1.1 cm is generated using the autoblock function to account for set-up errors (3-5 mm) and penumbra (approximately 7 mm). A separate set of blocks was generated manually without the knowledge of the ones generated by the CT-simulator. These 2 sets of blocks were compared for a cohort of 7 consecutive patients. RESULTS: Overall, the manual blocks and the computer-generated blocks were quite similar. Those generated manually had more variations; they were always tighter (median of 6 mm tighter; range: 3-7 mm) at the level of the cribriform plate and in 5/7 patients were more generous (median of 6 mm more generous, range: 0-6 mm) at the temporal lobes. Dosimetric analysis showed that both methods provide adequate coverage of the CTV, with 100% of the CTV receiving > 95% of the prescribed dose for both. CONCLUSIONS: The customized block method for whole brain fields is simple to use and ensures adequate coverage of the target volume.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».