SU‐FF‐T‐412: The Reliability of Surrogates in Predicting Tumour Motion: A Comparison of Surrogate Based and Non‐Surrogate Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess the interfraction reproducibility of external surrogates in predicting lung tumor motion and to compare that with the reliability of the non‐surrogate approach Methods: 10 patients with fluoroscopically visible non‐operable lung tumors were studied. Data were acquired twice for each patient, pretreatment and post 20 fractions. Chest and abdominal wall surface motion was measured with 3D photogrammetry of retro‐reflective skin markers. Simultaneous time‐stamped A/P fluoroscopic images were used to determine tumor motion in two dimensions. A linear model was formulated to describe the relationship between the surface markers and tumor motion and then applied to predict tumor motion during both the first and second visit. Quantification of the difference between the predicted and actual tumor position demonstrated the surrogate's ability to predict tumor motion. This difference defines the Internal Margins (IM) that must be applied when the surrogate is employed for tracking or gating. Comparison of IM's thus obtained over a four week course of radiotherapy would give a measure of the reliability of the surrogate. Results: Comparison of surrogate based margins on day1 and day20 indicated that prediction ability of the surrogate deteriorated during this time and the required IM' increased by an average of 1.27mm. Furthermore, analysis of non‐surrogate‐based case showed that tumor motion amplitude had increased significantly form day1 to day20 requiring an average increase of 1.16 mm in the IM's. Statistical analysis showed that for both cases assuming a 6mm additional margin would provide the desired tumor coverage with a 99% C.L. Conclusions: Predictive models of motion can reduce the IM component of the PTV by a significant volume, however interfraction reproducibility is poor and the chance of geometric miss is high. Our observations of tumor motion variability suggest that static field margins should also be reassessed over a standard treatment course.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».