Poster — Thur Eve — 55: Monte Carlo simulations of variations in planned dose distributions in a prostate patient population
Notice bibliographique
Résumé
Clinical outcome studies with clear and objective endpoints are necessary to make informed radiotherapy treatment decisions. Commonly, clinical outcomes are established after lengthy and costly clinical trials are performed and the data are analyzed and published. One the challenges with obtaining meaningful data from clinical trials is that by the time the information gets to the medical profession the results may be less clinically relevant than when the trial began, An alternative approach is to estimate clinical outcomes through patient population modeling. We are developing a mathematical tool that uses Monte Carlo techniques to simulate variations in planned and delivered dose distributions of prostate patients receiving radiotherapy. Ultimately, our simulation will calculate a distribution of Tumor Control Probabilities (TCPs) for a population of patients treated under a given protocol. Such distributions can serve as a metric for comparing different treatment modalities, planning and setup approaches, and machine parameter settings or tolerances with respect to outcomes on broad patient populations. It may also help researchers understand differences one might expect to find before actually doing the clinical trial. As a first step and for the focus of this abstract we wanted to see if we could answer the question: "Can a population of dose distributions of prostate patients be accurately modeled by a set of randomly generated Gaussian functions?" Our results have demonstrated that using a set of randomly generated Gaussian functions can simulate a distribution of prostate patients.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».