Notice bibliographique
Résumé
Recently, the role of PET and PET/CT imaging in oncology has grown dramatically. The following characteristics of PET make it an ideal imaging modality for providing functional information that can be incorporated into radiation treatment planning: 1. Ability to image nanomolar tracer concentrations. 2. Excellent tissue penetration. 3. Ability to use tracers analogous from the chemical point of view to their naturally‐occurring counterparts. However, while general paradigm of biologically‐conformal radiation therapy has been proposed long time ago, we are still far from its implementation in routine clinical radiation treatment planning. Even in the case of such a well established tracer as 18FDG, we are still not certain of how to incorporate the information content of an FDG PET image into radiation treatment plan. While multiple approaches to FDG PET image segmentation designed to allow for tumor delineation have been proposed, all of them are failing to take into account the following factors: 1. Complexity of the tumor boundary (even assuming that the boundary does exist). 2. Highly heterogeneous morphology of the lesion. 3. Variability of intratumoral FDG uptake even in homogeneous animal tumor models. We believe that in order to facilitate further incorporation of PET imaging in radiation treatment planning, the following developments have to take place: 1. Implementation of higher standards of tracer validation. It is not sufficient to show that a tracer designed to image a certain function, like cell division, or an environmental parameter, like hypoxia, is characterized by high tumor uptake. Instead, it is necessary to demonstrate and in‐vivo that the tracer is in fact binding to the desired target. This can be done by performing carefully designed validation studies utilizing animal tumor models and patient tumor tissue specimens. 2. Discrete approaches to PET image segmentation (tumor vs. normal tissue, hypoxia vs. normoxia) have to be dropped in favor of probabilistic approaches. For example, gradual change of FDG uptake from low level in normal tissue to high level in the lesion has to be interpreted as a gradual change in probability of finding a tumor cell, rather than used to randomly assign location of a step‐like target boundary. The overall goal of this presentation is to provide a short overview of the role of PET in radiation therapy treatment planning and to outline some of the research directions that should allow for the development of PET‐based biologically‐conformal radiation therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».