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Enregistrement W2003889326 · doi:10.1118/1.4740197

Sci—Fri PM: Delivery — 02: CT image guidance strategies for dose‐adaptive IMRT of the prostate

2012· article· en· W2003889326 sur OpenAlexaff
Jerry Battista, Carol Johnson, Jeff Kempe, D. Turnbull, Jake VanDyk, Glenn Bauman

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCancer Care OntarioWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation treatment planningRadiation therapyNuclear medicineMedical physicsRectumMedical imagingImage-guided radiation therapyTomotherapyProstateComputer scienceRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On-line CT imaging in the radiotherapy room has become the norm for targeted intensity-modulated radiotherapy (IMRT), enabling precise adjustments of the daily patient setup based on soft tissue visualization. Corrections for plasticity of the anatomy and dose deformation are within technological reach but will require more on-line resources. We have developed a computer model that allows exploration of "what if" scenarios for assessing the benefits of Image Guidance strategies in terms of the multi-fraction dose distribution and DVH metrics (Target D95 and rectum V70). In this work we report on changes in anatomy and resultant dose distribution as observed in 35 daily megavoltage CT (MVCT) scans of the pelvis during prostate therapy for 13 patients. Our goal is to assess the effectiveness and efficiency of various adaptive strategies involving imaging schedule with and without dose re-planning of 5-field IMRT with 18 MV x-rays. Our research questions are: To what extent do radiation dose distributions delivered to individual patients (in vivo) diverge from the planned dose distributions (in silico)? Is there a robust schedule of CT image guidance, with or without dose re-planning that will mitigate discrepancies? For prostate IMRT, we conclude that image guidance schedule can be relaxed when generous GTV margins (10/7mm) are used. Tighter margins (isotropic 5 mm) reduce the dose to the rectum as expected. However, daily re-planning may be required to maintain adequate target coverage as planned when tighter margins are used.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,008

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 GPT0,292
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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