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Enregistrement W2039401477 · doi:10.1118/1.2405325

Dosimetric evaluation of daily rigid and nonrigid geometric correction strategies during on‐line image‐guided radiation therapy (IGRT) of prostate cancer

2006· article· en· W2039401477 sur OpenAlexaff
William Y. Song, Eugene Wong, Glenn Bauman, Jerry Battista, Jake Van Dyk

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImage-guided radiation therapyRadiation therapyProstate cancerMedicineDosimetryMedical physicsProstateMedical imagingImage registrationNuclear medicineCancerRadiologyArtificial intelligenceImage (mathematics)Computer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to evaluate a geometric image guidance strategy that simultaneously correct for various inter-fractional rigid and nonrigid geometric uncertainties in an on-line environment, using field shape corrections (called the "MU-MLC" technique). The effectiveness of this strategy was compared with two other simpler on-line image guidance strategies that are more commonly used in the clinic. To this end, five prostate cancer patients, with at least 15 treatment CT studies each, were analyzed. The prescription dose was set to the maximum dose that did not violate the rectum and bladder dose-volume constraints, and hence, was unique to each patient. Deformable image registration and dose-tracking was performed on each CT image to obtain the cumulative treatment dose distributions. From this, maximum, minimum, and mean dose, as well as generalized equivalent uniform dose (gEUD) were calculated for each image guidance strategy. As expected, some dosimetric differences in the clinical target volume (CTV) were observed between the three image guidance strategies investigated. For example, up to +/-2% discrepancy in prostate minimum dose were observed among the techniques. Of them, only the "MU -MLC" technique did not reduce the prostate minimum dose for all patients (i.e., > or = 100%). However, the differences were clinically not significant to indicate the preference of one strategy over another, when using a uniform 5 mm margin size. For the organ-at-risks (OARs), the large rectum sparing effect (< or =5.7 Gy, gEUD) and bladder overdosing effect (< or = 16 Gy, gEUD) were observed. This was likely due to the use of bladder contrast during CT simulation studies which was not done during the treatment CT studies. Therefore, ultimately, strategies to maintain relatively constant rectum and bladder volumes, throughout the treatment course, are required to minimize this effect. In conclusion, the results here suggest that simple translational corrections based on three-dimensional (3D) images is adequate to maintain target coverage, for margin sizes at least as large as 5 mm. In addition, due to large fluctuations in OAR volumes, innovative image guidance strategies are needed to minimize dose and maintain consistent sparing during the whole course of radiation therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations45
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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