Poster - Thur Eve - 11: A realistic respiratory trace generator and its application to respiratory management techniques
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory motion complicates radiotherapy treatment of thoracic and abdominal tumours. Simplified respiratory motions such as sinusoidal and single patient traces are often used to determine the impact of motion on respiratory management techniques in radiotherapy. Such simplifications only accurately model a small portion of patients, as most patients exhibit variability and irregularity beyond these models. We have preformed a comprehensive analysis of respiratory motion and developed a software tool that allows for explicit inclusion of variability. We utilize our realistic respiratory generator to customize respiratory traces to test the robustness of the estimate of internal gross target volumes (IGTV) by 4DCT and CBCT. We confirmed that good agreement is found between 4DCT and CBCT for regular breathing motion. When amplitude variability was introduced the accuracy of the estimate slightly, but the absolute differences were still < 3 mm for both modalities. Poor agreement was shown with the addition of baseline drifts. Both modalities were found to underestimate the IGTV by as much as 30% for 4DCT and 25% for CBCT. Both large and small drifts deteriorated the estimate accuracy. The respiratory trace generator was advantageous for examining the difference between 4DCT and CBCT IGTV estimation under variable motions. It provided useful implementation abilities to test specific attributes of respiratory motion and detected issues that were not seen with the regular motion studies. This is just one example of how the respiratory trace generator can be utilized to test applications of respiratory management techniques.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».