Experience‐driven dose‐volume histogram maps of NTCP risk as an aid for radiation treatment plan selection and optimization
Notice bibliographique
Résumé
Commonly, the quality of treatment plans is judged by a dose-volume histogram (DVH) in regards to satisfying a series of dose-volume constraints. This paper presents a novel technique for mapping normal tissue complication probabilities (NTCP) onto regions of dose-volume space with statistical considerations of risk. Mapping is done for DVHs specific to one treatment technique for one disease site. In this study, the method is illustrated for simplified intensity modulated arc therapy of the prostate, and the resulting NTCP values apply to complications in the rectum. The method consists of implementing a Monte Carlo algorithm that creates a large set of DVH curves by simulating random walks through dose-volume space. The walks are guided by a base set of clinical DVHs. Grid points in the dose-volume space have an associated NTCP spectrum for curves passing above right of the grid point of interest. After a DVH is simulated and the NTCP estimate calculated using the Lyman model, dose-volume points located to the bottom left of the curve are scored with this NTCP value and contributed to the spectrum of each point. A NTCP tolerance value is then selected and the risk of violating this tolerance is identified by a gray-scale map in regions of dose-volume space. The generated maps distinguish technique-specific, high-risk regions, a feature which is advantageous over fixed single-point dose-volume constraints commonly used. The maps also provide a visualization tool to help select safe and robust treatment plans and open the possibility for improving the efficiency of biologically based plan optimization by focusing on the more critical sections of DVH curves.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».