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Enregistrement W2066278317 · doi:10.1118/1.4894970

Sci-Sat AM: Stereo - 09: Accuracy of Liver Cancer Treatment on Cyberknife® with Synchrony™ Optical Tracking Throughout the Respiratory Cycle

2014· article· en· W2066278317 sur OpenAlexaff
Jeff D. Winter, Rebecca Wong, Tom Chow

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberknifeFiducial markerTracking (education)Nuclear medicineMedicineRadiosurgeryPosition (finance)Computer scienceRadiation therapyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cyberknife® robotic stereotactic body radiation therapy system is well-suited for treating liver lesions over the respiratory cycle as it includes room-mounted orthogonal x-ray tracking of internal fiducial markers and optical tracking of external markers. The Synchrony™ software generates a model of internal target positions during patient respiration and correlates it to the external optical tracking system for real-time optical-based position corrections of the linear accelerator during beam delivery. Although clinical studies have provided preliminary outcomes for liver lesions treated with the Cyberknife system, to date, there is little data demonstrating the ability of the Synchrony software to track targets in the liver, which deforms throughout the respiratory cycle. In this study, we investigated the respiratory motion model performance for predicting tumour motion. We conducted a retrospective analysis of fifteen liver cancer patients treated on the Cyberknife using the Synchrony optical tracking system. We analyzed Cyberknife tracking information stored in the log files to extract the left-right (LR), anterior-posterior (AP) and superior-inferior (SI) correlation errors between the model-predicted position and the internal fiducial centroid position determined by x-ray imaging. Only translational tracking and corrections were applied during treatment. Overall, the correlation errors were greatest in the SI direction. We calculated radial correlation errors, and determined that the 95th, 98th and 99th percentile errors were 3.4 mm, 4.4 mm and 5.1 mm, respectively. Based on translational correlation tracking errors we expect the clinical target volume will be within 3.4 mm of the planning target volume for 95 % of beam delivery time.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
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