SU-E-T-92: Creation of a Comprehensive Head and Model Using Knowledge Based Planning
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to evaluate if a commercial implementation of Knowledge Based Planning (KBP) software can be used to estimate Dose Volume Histogram (DVHs) on a comprehensive data set of Head and Neck (HN) patients. Methods: KBP is a tool capable of estimating DVHs for Organs At Risk (OARs) based on the DVHs of plans of similar patients treated in the past. This study used a newly developed commercial implementation of KBP to create a HN model. The model was trained using a database of retrospectively treated HN patients. This database covered the spectrum of cases expected to be found in the clinic, including multiple targets and 18 different dose prescription combinations. A set of independent validation patients was used to quantify the accuracy of DVHs estimated using the model and covered the same spectrum of HN cases. Results: The accuracy of the model was calculated by comparing the volumes of the estimated and clinical DVHs at doses equal to 50%, 85% and 99% of the maximum OAR dose. This allowed us to quantify the accuracy of the estimated DVHs even in cases when the OAR was receiving a low dose. The highest accuracy was obtained in the estimation of the DVHs for the Brain (<1% on average). The accuracy for the Brainstem, Cord, Mandible, Oral Cavity, Parotids and the Pharyngeal Constrictor ranged from -2% to 9% on average. Conclusion: This study shows the feasibility to estimate DVHs in a wide range of HN cases using a novel KBP algorithm. The use of a comprehensive set of patients results in a robust HN model which can be used in a wide range of clinical cases. Further planning is required to confirm if the current accuracy is sufficient to guide the planning process. The authors are Clinical Evaluators/Consultants for Varian Medical Systems. This study was partially funded by Varian Medical Systems.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».