SU-E-J-06: Characterization of Motion Baseline Variations in Lungs Using CBCT Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To characterize the motion baseline for lung tumors using cone-beam CT images and to verify if it is possible to adjust PTV margins during treatment based on the patientˈs anatomy and reduce OARs dose.Methods: A set of cone-beam CT images from 28 patients each having between 1 and 20 CBCTs was used to evaluate the temporal evolution of the lung tumorˈs position and volume. GTVs have been contoured for each CBCT and compared with those on the corresponding planning CT images. Planning contours were done by a radiation oncologist and all CBCT contours were reviewed by radiation oncologist resident. We then extracted the volume and center of mass coordinates. Furthermore, points have been placed at extremities of tumors in axial, sagittal and coronal axis for each CBCT in order to characterize the maximum extent of the GTV in all directions.Results: Determination of volume variation shows that the set of patients have an average loss of 42% of their tumors volume over the entire course of treatments (on average treatment ended 48 days after the plan CT was acquired) and an average loss of 14% at the first CBCT after a mean time of 21 days since the planning CT. The tumor center of mass had an average displacement of 0.85 cm during a mean time of 48 days with a maximum of 2.03 cm and a minimum of 0.16 cm, and move equally in lateral, AP and SI axis, but has greater movement in left, anterior and superior directions. Conclusions: This study shows that there is a non-negligible volume reduction and a significant tumor displacement of lung tumors to adjust PTV margins, especially for patients with atelectasis. We could probably reduce OARs dose with more conformal contours.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».