Sci‐Sat AM (1) General‐06: Theoretical estimation of dose volume constraints and their impact on DVH selection
Notice bibliographique
Résumé
Dose‐volume constraints are essential for treatment planning optimization using physical objective functions. A theoretical approach to the problem of choosing dose‐volume constraints based on the reverse normal tissue complication probability (NTCP) mapping into dose‐volume space is developed. Dose‐volume histograms (DVHs) are randomly simulated and those resulting in clinically acceptable levels of complication, e.g. NTCP of 5±0.5%, are selected and averaged producing a mean DVH which is proven to result in the same level of NTCP. The points from the averaged DVH are proposed to serve as dose‐volume constraints for treatment planning optimization using physical objective functions. The population based Critical Volume and the Lyman NTCP models with parameter sets taken from literature were used for the NTCP estimation. Constraint points for 16 organs are calculated. These dose‐volume constraints are not unique and depend on the range in which the maximum dose to the organ at risk, Dmax, is allowed to vary. It is theoretically proven that the radiation treatment optimization based on physical objective functions can sufficiently well restrict the dose to the organs at risk resulting in sufficiently low NTCP values through the employment of several appropriate dose‐volume constraints. At the same time, the pure physical approach to optimization is self‐restrictive due to the pre‐assignment of acceptable NTCP levels thus excluding possible better solutions to the problem.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,142 | 0,033 |
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 ».