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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».