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Enregistrement W2003083627 · doi:10.1088/0031-9155/55/3/012

Monte Carlo calculation of dose distribution in early stage NSCLC patients planned for accelerated hypofractionated radiation therapy in the NCIC-BR25 protocol

2010· article· en· W2003083627 sur OpenAlexaffabout
Vitali Moiseenko, M Liu, Alanah Bergman, B.S. Gill, Sarah Kristensen, T Teke, I A Popescu

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMonte Carlo methodRadiation treatment planningNuclear medicineRadiation therapyMedicineMedical physicsProtocol (science)Computer scienceMathematicsRadiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dosimetric consequences of plans optimized using a commercial treatment planning system (TPS) for hypofractionated radiation therapy are evaluated by re-calculating with Monte Carlo (MC). Planning guidelines were in strict accordance with the Canadian BR25 protocol which is similar to the RTOG 0236 and 0618 protocols in patient eligibility and total dose, but has a different hypofractionation schedule (60 Gy in 15 fractions versus 60 Gy in 3 fractions). A common requirement of the BR25 and RTOG protocols is that the dose must be calculated by the TPS without tissue heterogeneity (TH) corrections. Our results show that optimizing plans using the pencil beam algorithm with no TH corrections does not ensure that the BR25 planning constraint of 99% of the PTV receiving at least 95% of the prescription dose would be achieved as revealed by MC simulations. This is due to poor modelling of backscatter and lateral electronic equilibrium by the TPS. MC simulations showed that as little as 75% of the PTV was actually covered by the 95% isodose line. The under-dosage of the PTV was even more pronounced if plans were optimized with the TH correction applied. In the most extreme case, only 23% of the PTV was covered by the 95% isodose.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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