MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2047645386 · doi:10.1118/1.4736250

TH‐A‐BRA‐01: Contouring Variations and Their Impact on Dose‐Volume Histograms in Non‐Small‐Cell Lung Cancer Radiotherapy: Analysis of a Multi‐ Institutional Pre‐Clinical Trial Planning Study

2012· article· en· W2047645386 sur OpenAlexaff
Yunfeng Cui, W Chen, Feng‐Ming Kong, L. Appenzoller, R.E. Beatty, Peter G. Maxim, Timothy Ritter, Jason W. Sohn, Jane Higgins, Yajie Yu, James M. Galvin, Ying Xiao

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContouringMedicineRadiation therapyRadiation treatment planningNuclear medicineLung cancerRadiation oncologistMedical physicsRadiologyComputer scienceOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To quantify variations in target and normal structure contouring and evaluate dosimetric impact of these variations on conformal radiotherapy plans in non‐small‐cell lung cancer(NSCLC) cases.Methods: Two NSCLC cases were distributed and highly conformal radiotherapy plans generated by multiple institutions as a pre‐clinical trial planning study for RTOG protocol 1106 were used in this analysis. The same PET‐CT scans were provided to each institution for contouring and planning (prescription dose 74Gy). Eleven plans for Case1 and seven plans for Case2 were collected. Based on the contours from multiple sites, a consensus structure set was initially generated using Simultaneous Truth and Performance Level Estimation (STAPLE) algorithm, and then reviewed by physicians from participating institutions for agreement. The volume variation among institution contours and the deviation of them from consensus contour were analyzed. The dose‐volume histograms(DVH) for individual institution plans were re‐calculated using consensus contours and compared with their submitted DVH. Tumor Control Probability (TCP) was also calculated using both DVHs.Results: Planning target volumes(PTV) from different institutions ranged from 349cc to 522cc in Case1, and from 339cc to 686cc in Case2. The mean surface distance and Dice's coefficient between institutions' PTV and consensus PTV were 2.6±0.7mm(1.9– 4.4mm)(mean±SD(range)) and 92.4±3.3%(83.6‐95.4%) respectively for Case1, and 4.7±2.2mm(2.3–8.1mm) and 86.4±7.6%(74.7–94.5%) for Case2. For normal structures, brachial plexus presented large variation in contouring(Dice's coefficient below 50%), cord and esophagus presented moderate variation(Dice's coefficient around 78%), and lungs and heart presented least variation. The PTV D95% changed from 69.9±4.0Gy/74.2±0.5Gy(Case1/Case2) to 66.3±7.7Gy/59.3±18.9Gy when consensus PTV was used for re‐calculation. Maximum cord dose changed from 47.8±3.2Gy/35.3±9.7Gy to 51.1±4.3Gy/36.6±10.8Gy. TCP decreased from 84.3±6.5%/87.8±1.9% to 72.6±24.7%/52.8±44.4% with consensus contours.Conclusions: The amount of contouring variations in two NSCLC cases was presented and analysis shows the impact on DVH parameters can be significant. Quality assurance of contouring is essential for successful multi‐institutional clinical trial. This project is funded, in part, under a grant with the Pennsylvania Department of Health. The Department specifically declaims responsibility for any analyses, interpretations or conclusions.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,351 · 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
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Physics→Même sujetAdvanced Radiotherapy Techniques→Travaux en français237 207→