Sci—Sat AM: Brachy — 10: Adaptation of the CVT algorithm for catheter optimization in high dose rate brachytherapy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In interstitial high dose rate (HDR) brachytherapy, the number and positions of the catheter are usually fixed by the use of a template, without considering tumor size and shape. In this work, we present a simple and fast method to optimize both the number and position of catheters, using a modified version of the Centroidal Voronoi Tessellations (CVT) algorithm. METHODS: 8 prostate HDR clinical cases were chosen randomly to test our method. The treatment plan was obtained from a research version of IPSA. Clinically relevant dosimetric parameters were computed to evaluate our method and help optimizing the CVT algorithm parameters. Plans were generated with a specified number of catheters ranging from 9 to 18 and compared to the clinical cases with 17 catheters. RESULTS: The computation time to optimize the positions of a specific number of catheters was 1.5 s. The prostate V100 was better than the clinical case up to 12 catheters. Plans with 9 or less catheters would not be clinically acceptable in terms of prostate V100 and D90. High conformity is achieved whether the number of catheters used. The V75 of the bladder seems slightly higher, but not significant clinically. All other dosimetric indices are as good as the clinical plan. CONCLUSION: We have devised a simple, fast and efficient method to optimize the number and position of catheters in HDR brachytherapy. Ultimately, this catheter optimization algorithm could be coupled with a 3D ultrasound system to allow real-time guidance and planning for any interstitial brachytherapy sites.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».