Sci-Fri PM: Delivery - 08: Total Marrow Irradiation Using Helical Tomotherapy in Treating a Multiple Myeloma Patient: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The Ottawa Hospital Cancer Centre has embarked on a phase I/II dose escalation study of IG-IMRT using Helical Tomotherapy (HT) for Total Marrow Irradiation (TMI) of multiple myeloma patients prior to autologous hematopoietic stem cell transplantation. In this work we outline the technical and physical hurdles related to planning and dose delivery and summarize our experience to date. Limitations with the scanning and planning systems required that patients have two CT scans; one of the upper body and one of the lower body with at least a 20 cm overlap. They must also have a separate treatment plan for each region. PTVs and OARs were defined on both CT sets and image fusion using ImageJ software was used to link the two scan sets. The treatment plan for the upper body used a 2.5 cm beam to provide good sup-inf dose conformation, while a 5.0 cm beam was used for the lower body. DQA was planned, delivered and analyzed, showing good agreement between the planned and measured dose distributions in the junction region. We demonstrate the technical feasibility of our method in overcoming the challenges related to the planning system, including junctioning and summing the dose clouds of longitudinally adjacent plans created on different CT data sets. The treatment was well-tolerated by the patient and no severe acute toxicity was noted. Scaling to the QUANTEC data (V20 of 30–35%) for lungs, we estimate that with the present CTV-PTV margins it should be possible to safely deliver 25 Gy TMI.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».