SU‐EE‐A4‐05: Individual Target Volume Definition in NSCLC Using PET
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine whether quantitatively segmented PET images could be used to identify the volume containing a tumor and its total motion. If possible, PET could provide individualized internal target volumes (ITV) in lung cancer. Method and Materials: A physiological phantom containing background level of Na‐22 was used. Two spheres filled with 0.5 mCi/ml of Na‐22 were used to simulate tumors; each was oscillated within one lung of the phantom with 4 preset motion extents in S/I, A/P, and M/L directions. PET and CT imaging were performed on an integrated PET/CT scanner. A CT‐based GTV was generated using a threshold of −850 HU. A population‐based margin of 15 mm, reflecting both motion and set‐up uncertainties, was added to generate a CT‐based PTV. A PET‐based ITV was defined using a threshold of three standard deviations above normal lung background. A set‐up margin of 7.5 mm was added to PET‐based ITVs to create PTVs. Image‐based PTVs were compared to ideal PTVs. Clinical validation of this methodology was performed on 7 patients with parenchymal lung lesions with the addition of digital fluoroscopy. 18‐FDG was used for patient PET scanning. Results: For the phantom study, PET‐based PTVs were closer to the ideal PTV than those based on CT. While the PET‐based PTVs were approximately half the size of the CT‐based PTVs, in no case would the PET‐based PTVs have resulted in geographical miss. For majority of the patients, PET accurately predicted or slightly over‐predicted the tumor motion extents compared to fluoroscopy; differences were within 2 voxels. Conclusion: Based on the phantom study and initial clinical validation, we have found that quantitatively segmented PET images can provide an accurate individualized ITV that correlates with a tumor and its motion. Conflict of Interest: Research was supported by NCI Canada with funds from Ontario Cancer Society.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».