Sci‐Fri PM: Planning‐04: Dose escalation study using anatomy‐based aperture IMRT and SPECT perfusion images for lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
In the case of non‐small cell lung cancer, doses typically prescribed (60–66 Gy) are not sufficient to ensure a satisfactory tumor control probability. Dose escalation needs to be realized, but dose to organs at risk (OARs) must be kept under widely accepted clinical thresholds. Also, lung functionality is not homogeneously distributed over all the volume: single‐photon emission computed tomography (SPECT) allows spatial characterization of perfusion, open the way to the design of treatments plans that could preferentially avoid highly‐functional lung. In this study, three cases of lung cancer were retrospectively used to assess the capacity of an anatomy‐based aperture inverse planning system to realize dose escalation while limiting dose to perfused lung. Plans were generated for four‐beam non‐coplanar configurations, mixing 6 and 23 MV photon beams. All dose calculations were performed using Pinnacle3 superposition/convolution algorithm. An increasing dose was prescribed to a subvolume of the initial planning target volume. Levels of escalation achieved for the three cases studied were 81 Gy, 111 Gy and 66 Gy to the subvolume. Escalation was limited in two cases by the dose to the esophagus and in the other case by the presence of overdosages near beam entry ports. Calculation of dose‐volume parameters for OARs shows that they respect clinical thresholds. Plans generated by the system are less complex than plans generated in beamlet‐based IMRT, because of the use of few, large segments. The approach used in this study allows important dose escalation, potentially improving treatment outcome.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».