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Enregistrement W1998898995 · doi:10.1118/1.3671921

Prostate brachytherapy postimplant dosimetry: Seed orientation and the impact of dosimetric anisotropy in stranded implants

2012· article· en· W1998898995 sur OpenAlexaff
N. Chng, Ingrid Spadinger, Rosey Rasoda, William Morris, Septimiu E. Salcudean

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryBrachytherapyProstate brachytherapyNuclear medicineFluoroscopyImplantMedicineFiducial markerBiomedical engineeringMathematicsRadiation therapyRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In postimplant dosimetry for prostate brachytherapy, dose is commonly calculated using the TG-43 1D formalism, because seed orientations are difficult to determine from CT images, the current standard for the procedure. However, the orientation of stranded seeds soon after implantation is predictable, as these seeds tend to maintain their relative spacing, and orient themselves along the implant trajectory. The aim of this study was to develop a method for determining seed orientations from reconstructed strand trajectories, and to use this information to investigate the dosimetric impact of applying the TG-43 2D formalism to clinical postimplant analysis. METHODS: Using in-house software, the preplan to postimplant seed correspondence was determined for a cohort of 30 patients during routine day-0 CT-based postimplant dosimetry. All patients were implanted with stranded-seed trains. Spline curves were fit to each set of seeds composing a strand, with the requirement that the distance along the spline between seeds be equal to the seed spacing within the strand. The orientations of the seeds were estimated by the tangents to the spline at each seed centroid. Dose distributions were then determined using the 1D and 2D TG-43 formalisms. These were compared using the TG-137 recommended dose metrics for the prostate, prostatic urethra, and rectum. RESULTS: Seven hundred and sixty one strands were analyzed in total. Defining the z-axis to be cranial-positive and the x-axis to be left-lateral positive in the CT coordinate system, the average seed had an inclination of 21° ± 10° and an azimuth of -81° ± 57°. These values correspond to the average strand rising anteriorly from apex to base, approximately parallel to the midsagittal plane. Clinically minor but statistically significant differences in dose metrics were noted. Compared to the 2D calculation, the 1D calculation underestimated prostate V100 by 1.1% and D90 by 2.3 Gy, while overestimating V150 and V200 by 1.6% and 1.3%, respectively. Urethral and rectal dose quantifiers tended to be underestimated by the 1D calculation. The most pronounced differences were in the urethral D30 and rectal D2cc, which rose by 3.8 and 1.9 Gy, respectively, using the 2D calculation. The total volume of the 100% isodose region as a percentage of the prostate volume was found to increase by 0.4%. CONCLUSIONS: Stranded seeds in the supine patient are not oriented in a uniformly random manner, nor are they aligned along the axis of the CT scanner. Instead, this study identified a consistent anterior pitch that is likely attributable to differences in patient pose between implant and CT imaging. The angle of the ultrasound probe with respect to the patient during implant may have also been a contributing factor. The dose metrics derived using the 1D formalism were found to be within 2%, on average, of those derived using the 2D formalism. For greater accuracy, 2D dosimetry can be pursued using the strand-fitting method described in this work. If a 1D representation is used, integrating over the empirically determined seed orientation density reported here may be more appropriate than assuming that seed inclinations are distributed uniformly.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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