Sci-Thur AM: Planning - 09: Assessing dynamic IMRT field modulation in prostate plans
Notice bibliographique
Résumé
In a previous study, the variogram fractal dimension (FD) method was found to be very accurate at identifying planned head and neck IMRT fields that are overly-modulated. In the current study, the authors used MATLAB® to develop FracMod, a graphical user interface (GUI) and variogram FD analysis tool to assess modulation complexity of dynamic IMRT fields designed for treatments of the prostate alone and prostate plus pelvic nodes. A set of 5 prostate plans (25 fields) and 5 prostate plus pelvic node plans (35 fields) were used to choose FD cut-points that ensure no false positives (100% specificity) in distinguishing between moderate field modulation (typical modulation used clinically at the authors' institution) and high modulation. Field modulation was controlled by adjusting fluence smoothing parameters in the Eclipse™ treatment planning system. The area under the curve (AUC) from receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to quantitatively compare the ability of FD and the number of monitor units (MUs) for distinguishing between the moderate and high modulation fields. The variogram FD method gave AUCs of 0.96 (almost perfect classification) and 1.00 (perfect classification) for the prostate alone and the prostate plus pelvic node fields, respectively. The variogram FD method is an accurate metric; performing better than the number of MUs at identifying high modulation IMRT fields planned for the treatment of prostatic carcinoma. Hence, FracMod will enable Radiotherapy Physicists to easily and accurately quantify the degree of modulation of IMRT fields and adjust overly-modulated fields at the treatment planning stage.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».