TU‐G‐211‐01: Uptake Volume Histograms: A Novel Avenue towards Delineation of Biological Target Volumes (BTV) in Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the feasibility of decomposition of differential uptake volume histograms (UVH) derived from FDG‐PET and CT data for uncovering tumor sub‐volumes as a novel approach for defining biological target volumes (BTV) for use in radiotherapy treatment planning. Methods: For a cohort of 27 histopathologically proven non‐small cell lung carcinoma (NSCLC) patients, background uptake values were sampled within contra‐lateral healthy lung over PET slices containing tumor and then scaled by the ratio of tissue densities between healthy lung and tumor derived from CT data. Signal‐to‐background uptake values within volumes of interest encompassing the tumor were scored from which differential uptake volume histograms were constructed. These were subsequently decomposed into the minimum number of analytical functions that yielded acceptable net fits, as assessed by chî2 values. Results: Based on the assumption that each function used to decompose the UVH may correspond to a single sub‐volume comprising the volume of interest sampled, at least four sub‐volumes consistently evolved for our patient population. Furthermore, if crossing points between adjacent functions are interpreted as threshold values that differentiate sub‐volumes, average threshold values between the four sub‐volumes were found to be 0.80±0.21, 1.56±0.48, and 2.96±1.04 for adenocarcinomas, 0.89±0.48, 1.60±0.40, and 2.85±0.75 for large cell carcinomas, and 0.84±0.31, 1.70±0.58, and 3.72±1.68 for squamous cell carcinomas. Conclusions: Our study suggests that FDG‐based PET data could be used to identify biological sub‐volumes within tumor in NSCLC patients. Significant fluctuations in threshold values throughout the patient cohort can be explained as a consequence of large variability in physiological status of the tumor volume for each patient at the time of the PET/CT scan. This further suggests that BTV threshold values may be rather patient‐specific, and could be determined by creation and curve fitting of differential uptake volume histograms on a patient‐specific basis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».