Sci‐Sat AM (2) Therapy‐02: Calcifications and tissue composition in post‐implant prostate dosimetry: a clinical study with Monte Carlo
Notice bibliographique
Résumé
We developed an automated Monte Carlo (MC) multipurpose program to study different tissue configurations for post‐implant prostate brachytherapy dosimetry. We used our program for a clinical study on 18 cases. The usage of the DICOM‐RT protocol allows for an efficient transfer of data (Hounsfield Units [HU], seed positions, and organ contours) from the SPOT Pro system (version 3, Nucletron B.V., The Netherlands) to the MC program. A complete model was developed: for each voxel, the density is set by the HU and the elemental composition is set according to the radiation oncologist's contours. Between 180 and 320 different materials (prostate tissue, muscle, rectum tissue, bladder tissue, calcification, adipose tissue, and various mixtures) are utilized for each patient. The comparison between the TG‐43 based dosimetry and the complete MC simulation leads to average differences of 12±3 Gy for the D 90 CTV parameter. Three calcification scenarios were considered to finalize the MC model. When compared to the complete model, the first calcification scenario leads to an average decrease of 14 Gy on the D 90 CTV parameter while the second calcification scenario leads to an average increase of 6 Gy. The impact on organs at risk was also evaluated. The inclusion of prostate calcifications in the MC model is important but it is not possible to establish which scenario is the most realistic with traditional CT data. Research on dual‐energy CT is underway to facilitate the management of calcifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».