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Enregistrement W2062919342 · doi:10.1118/1.2241942

TH‐E‐ValB‐02: Image Registration‐Based Tool for Correlation Studies of Radiation‐Induced Fibrosis and Local Dose‐Related Parameters in Conformal Non‐Small Cell Lung Cancer Radiation Therapy

2006· article· en· W2062919342 sur OpenAlexaff
Gabriela Stroian, Luís Souhami, Chandra Martens, D. Louis Collins, Jan Seuntjens

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapyLung cancerRadiation treatment planningNuclear medicineLungImage registrationFibrosisEffective dose (radiation)RadiologyOncologyPathologyInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Despite the clinical importance of radiation therapy (RT) induced pulmonary injury, methods to accurately predict the degree of RT‐induced dysfunction are still lacking. Many investigators are trying to develop methods to relate dose‐volumetric parameters to the risk of RT‐induced lung injury, but no consensus has been reached about which of these parameters should be used. Other investigators are attempting to develop a dose‐response curve for regional RT‐induced damage and several local parameters like computed tomography (CT) density and single photon emission computed tomography lung perfusion and ventilation have been measured to allow an estimate of local injury. Method and Materials: A software tool was developed for the evaluation of the correlation between RT‐induced fibrosis and local dose‐related parameters for a group of non‐small cell lung cancer (NSCLC) patients. Local dose‐related parameters were determined using both conventional and Monte Carlo (MC) dose calculations algorithms. The relation between dose, calculated on the planning CT scans and RT‐induced fibrosis, identified on follow‐up CT scans, was established through linear registration. Subsequently, tissues densities were determined and automatic segmentation methods were developed for lung and fibrotic tissues. Results: One patient participating in a phase I/II NSCLC multi‐center clinical trial was chosen for illustration. Patients' response to treatment was quantified by evaluating the variation of lung and fibrotic tissue volumes over the follow‐up period. MC and conventional dose‐ and normalized total dose‐response curves were generated for the RT‐induced fibrosis. Fibrosis probability was shown to increase with increasing conventional and MC dose as well as with increasing conventional and MC normalized total dose. Moreover, fibrosis probability was also correlated with MC predicted hot spots in high dose regions.Conclusion: The presented tool allows a systematic numerical study of the relations between RT‐induced fibrosis and dose, normalized total dose and MC predicted hot‐spots in high dose regions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · 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'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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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