Poster — Thurs Eve‐40: The potential of using SPECT ventilation information with IMRT for functional lung avoidance in radiotherapy of non small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
We have investigated the feasibility of using ventilation scans obtained from single photon emission computed tomography (SPECT) in intensity-modulated radiation therapy (IMRT) planning in lung cancer radiotherapy to avoid well functioning lung. We fused SPECT ventilation scans acquired at GE Hawkeye SPECT-CT of ten stage-III lung radiotherapy patients with planning CT in treatment planning system (Pinnacle v8.0, Philips Medical Systems). We automatically segment out 50% and 70% ventilated volumes. For each patient, we generated IMRT plans using nine equally spaced beams with and without avoiding well ventilated volume. They were compared with three beam IMRT plans with beam directions chosen to minimize the mean dose to the ventilated lung volumes, while keeping cord dose below tolerance and dose uniformity in the target. The plans generated using functional lung avoidance information reduces the doses to the functioning lung. With both IMRT avoidance plans, we could not obtain better functional avoidance or lower V-20Gy (volume receiving 20Gy or more) for total lung when the planning target volume (PTV) was surrounded by functional lung volumes. We were able to achieve better ventilated lung avoidance and lower total lung V-20Gy when the PTV is close to, but not surrounded by functioning lung volumes. For patients with the PTV that is far from 50% and 70% functional lung volumes, three-field IMRT spare the ventilated lung as well as nine-field IMRT ventilation avoidance plan, with a lower total lung V20-Gy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».