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Enregistrement W2023076045 · doi:10.1118/1.4740091

Sci-Thur AM: Planning - 06: Planning target volume margin suitability in lung stereotactic body radiation therapy: A preliminary evaluation using cone-beam computed tomography

2012· article· en· W2023076045 sur OpenAlexaff
Lindsay Mathew, Anand Swaminath, J Szabo, Marcin Wierzbicki

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMargin (machine learning)Radiation treatment planningCone beam computed tomographyNuclear medicineVoxelMedicineRadiation therapyImage registrationCone beam ctPinnacleDosimetryComputed tomographyRadiologyComputer scienceComputer visionImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stereotactic body radiation therapy (SBRT) requires precise delivery of radiation to the target; intra- and inter-fraction lung tumour motion may adversely impact local tumour control. The purpose of this study was to retrospectively evaluate the impact of planning target volume (PTV) margin size on the coverage of the internal target volume (ITV) as localized in pre- and post-treatment cone-beam computed tomography (CBCT) images. Data from two patients undergoing SBRT were evaluated. For planning, free-breathing and 4DCT scans were performed, and used to contour the ITV. A 5mm margin was added to create the PTV. During treatment, 14 CBCTs were collected pre- and post-beam delivery. A data set comprising the average 4DCT intensities where available and treatment planning CT intensities for voxels that were beyond the field of view of the 4DCT was constructed. Registration of the combined planning image to each CBCT was performed using a deformable image registration algorithm. The transformations aligning the combined planning image with the CBCTs were applied to the planning ITV to obtain the treatment ITVs. For each CBCT, the fraction of treatment ITV within the PTV was determined using Boolean logic. This was repeated for various PTV margins ranging from 0 to 10 mm at 1mm intervals. The 3 and 5 mm PTV margins covered 95.1 ± 5.9% and 99.0 ± 2.0% of the ITV, respectively. Analysis of additional patients will be performed to confirm these preliminary results, which reinforce the use of a 5mm PTV margin for lung SBRT.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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