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Enregistrement W1999397438 · doi:10.1118/1.4894892

Sci—Thur AM: YIS ‐ 03: irtGPUMCD: a new GPU‐calculated dosimetry code for <sup>177</sup>Lu‐octreotate radionuclide therapy of neuroendocrine tumors

2014· article· en· W1999397438 sur OpenAlexaff
Jean‐François Montégiani, Émilie Gaudin, Price Jackson, Jean‐Mathieu Beauregard, Philippe Després

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryRadionuclide therapyNuclear medicineAbsorbed doseInternal dosimetryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,007

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,299 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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