Poster — Thur Eve — 60: Development of an Empirical Model for Respiratory Motion
Notice bibliographique
Résumé
In order to simulate the effects of respiratory chest motion on breast cancer radiotherapy treatments, an accurate model of clinically relevant breathing patterns is needed. Current models of the chest wall are simple and ignore population variation in breathing shape and the asymmetries in inhale and exhale phases of the breathing cycle. This study aims to develop a realistic, empirical breathing model of the external motion of the chest wall. Development of this model will allow examination of how different breathing patterns may affect treatment deliverability and patient outcomes. We fit multiple sigmoidal functions to clinical respiratory data acquired by Varian's Real‐Time Position Management System (RPM, Varian Medical Systems, California). Nonlinear regression was used to quantify the goodness of fit parameters for the empirical model. Increasing the number of variables in the model increases the goodness of fit, and we used Akaike's Information Criterion (AIC) to make direct comparison of models accounting for the difference in the number of parameters. Using AIC, we found that for the inhale portion, a sigmoidal fit with four parameters was the most appropriate, while the exhale portion fit with a sigmoidal curve the three could be used instead of the four parameter fit. AIC information theory proved to be a useful tool in determining the likelihood of fit while accounting for the number of parameters. Further investigation will attempt to reduce the number of parameters by investigating trends in the coefficients of the fit.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».