Treatment planning for prostate focal laser ablation in the face of needle placement uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study the effect of needle placement uncertainty on the expected probability of achieving complete focal target destruction in focal laser ablation (FLA) of prostate cancer. METHODS: Using a simplified model of prostate cancer focal target, and focal laser ablation region shapes, Monte Carlo simulations of needle placement error were performed to estimate the probability of completely ablating a region of target tissue. RESULTS: Graphs of the probability of complete focal target ablation are presented over clinically relevant ranges of focal target sizes and shapes, ablation region sizes, and levels of needle placement uncertainty. In addition, a table is provided for estimating the maximum target size that is treatable. The results predict that targets whose length is at least 5 mm smaller than the diameter of each ablation region can be confidently ablated using, at most, four laser fibers if the standard deviation in each component of needle placement error is less than 3 mm. However, targets larger than this (i.e., near to or exceeding the diameter of each ablation region) require more careful planning. This process is facilitated by using the table provided. CONCLUSIONS: The probability of completely ablating a focal target using FLA is sensitive to the level of needle placement uncertainty, especially as the target length approaches and becomes greater than the diameter of ablated tissue that each individual laser fiber can achieve. The results of this work can be used to help determine individual patient eligibility for prostate FLA, to guide the planning of prostate FLA, and to quantify the clinical benefit of using advanced systems for accurate needle delivery for this treatment modality.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».