Sci—Thur AM: YIS ‐ 03: irtGPUMCD: a new GPU‐calculated dosimetry code for <sup>177</sup>Lu‐octreotate radionuclide therapy of neuroendocrine tumors
Notice bibliographique
Résumé
In peptide receptor radionuclide therapy (PRRT), huge inter‐patient variability in absorbed radiation doses per administered activity mandates the utilization of individualized dosimetry to evaluate therapeutic efficacy and toxicity. We created a reliable GPU‐calculated dosimetry code (irtGPUMCD) and assessed 177Lu‐octreotate renal dosimetry in eight patients (4 cycles of approximately 7.4 GBq). irtGPUMCD was derived from a brachytherapy dosimetry code (bGPUMCD), which was adapted to 177Lu PRRT dosimetry. Serial quantitative single‐photon emission computed tomography (SPECT) images were obtained from three SPECT/CT acquisitions performed at 4, 24 and 72 hours after 177Lu‐octreotate administration, and registered with non‐rigid deformation of CT volumes, to obtain 177Lu‐octreotate 4D quantitative biodistribution. Local energy deposition from the β disintegrations was assumed. Using Monte Carlo gamma photon transportation, irtGPUMCD computed dose rate at each time point. Average kidney absorbed dose was obtained from 1‐cm3 VOI dose rate samples on each cortex, subjected to a biexponential curve fit. Integration of the latter time‐dose rate curve yielded the renal absorbed dose. The mean renal dose per administered activity was 0.48 ± 0.13 Gy/GBq (range: 0.30–0.71 Gy/GBq). Comparison to another PRRT dosimetry code (VRAK: Voxelized Registration and Kinetics) showed fair accordance with irtGPUMCD (11.4 ± 6.8 %, range: 3.3–26.2%). These results suggest the possibility to use the irtGPUMCD code in order to personalize administered activity in PRRT. This could allow improving clinical outcomes by maximizing per‐cycle tumor doses, without exceeding the tolerable renal dose.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,007 |
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 ».