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Enregistrement W2042387505 · doi:10.1088/0031-9155/58/6/1869

A moment-based approach for DVH-guided radiotherapy treatment plan optimization

2013· article· en· W2042387505 sur OpenAlexafffund
Masoud Zarepisheh, Mohammad Shakourifar, Giulio Trigila, Pooyan Shirvani Ghomi, Sarah Couzens, Abraham Abebe, Laura Noreña, Wenling Shang, Steve Jiang, Yuriy Zinchenko

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPacific Institute for the Mathematical Sciences
Mots-clésMoment (physics)Radiation therapyMedical physicsComputer scienceRadiation treatment planningPlan (archaeology)Nuclear medicineMedicineRadiologyPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dose-volume histogram (DVH) is a clinically relevant criterion to evaluate the quality of a treatment plan. It is hence desirable to incorporate DVH constraints into treatment plan optimization for intensity modulated radiation therapy. Yet, the direct inclusion of the DVH constraints into a treatment plan optimization model typically leads to great computational difficulties due to the non-convex nature of these constraints. To overcome this critical limitation, we propose a new convex-moment-based optimization approach. Our main idea is to replace the non-convex DVH constraints by a set of convex moment constraints. In turn, the proposed approach is able to generate a Pareto-optimal plan whose DVHs are close to, or if possible even outperform, the desired DVHs. In particular, our experiment on a prostate cancer patient case demonstrates the effectiveness of this approach by employing two and three moment formulations to approximate the desired DVHs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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