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Enregistrement W1991057000 · doi:10.1088/0031-9155/50/21/008

Modelling the variation in rectal dose due to inter-fraction rectal wall deformation in external beam prostate treatments

2005· article· en· W1991057000 sur OpenAlexaff
Jeremy Booth, Sergei Zavgorodni

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRectumProstateMedicineRadiation treatment planningNuclear medicinePopulationRadiation therapyRadiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate radiotherapy inevitably deposits radiation dose in the rectal wall, and the dose delivered to prostate is limited by the expected rectal complications. Accurate evaluation of the rectal dose is non-trivial due to a number of factors. One of these is variation of the shape and position of the rectal wall (with respect to the clinical target volume (CTV)), which may differ daily from that taken during planning CT acquisition. This study uses data currently available in the literature on rectal wall motion to provide estimates of mean population rectal wall dose. The rectal wall geometry is characterized by a population mean radius of the rectum as well as inter-patient and inter-fraction standard deviations in rectum radius. The model is used to evaluate the range of inter-fraction and inter-patient rectal dose variations. The simulation of individual patients with full and empty rectum in the planning CT scan showed that large variations in rectal dose (>15 Gy) are possible. Mean calculated dose accounting for treatment and planning uncertainties in the rectal wall surface was calculated as well as the map of planning dose over/underpredictions. It was found that accuracy of planning dose is dependent on the CTV-PTV margin size with larger margins producing more accurate estimates. Over a patient population, the variation in rectal dose is reduced by increasing the number of pre-treatment CT scans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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