Poster — Thur Eve — 20: Serial FDG 4DPET imaging during radiotherapy in advanced lung cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
The availability of respiratory synchronized PET (4DPET) imaging has enabled more accurate analysis of metabolic response since motion blur is minimized. We present our preliminary analysis of serial FDG 4DPET images acquired at weeks 0, 2, 4, and 7 during radiotherapy of seven stage II–III NSCLC patients. The tumor and nodal PTV of the week 0 images restrained a 4DPET image thresholding algorithm to automatically contour SUV levels ranging from 20 to 80% of the maximum SUV, creating an intensity volume histogram (IVH) for each week. These contours allowed analysis of PET volumes and standard PET metrics such as SUVmax and SUVmean. We found a trend for decreasing SUVmax and SUVmean over a treatment course in both the tumor and nodal regions. On average, the SUVmax within the tumor decreased by 17±13% (1 SD) after 2 weeks, 30±13% after 4 weeks, and 39±19% after 7 weeks of radiotherapy. Decreasing volume trends were also observed in the 20 to 80% max SUV autocontours, ranging from 26±29% to 50±40% respectively, over 7 weeks of treatment. Only one patient demonstrated an increase in FDG uptake within the tumor volume between week 0 and week 2 of treatment, and was also the only patient to recur locally at 3 months following treatment. Changes in tumor metabolism over the course of advanced NSCLC radiotherapy are quantifiable with serial FDG 4DPET imaging. Preliminary analysis suggests that variations in these trends could be useful in identifying non‐responding patients that may require an alternative radiotherapeutic approach.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».