Poster - Thur Eve - 63: Prostate IMRT: <b> <i>Product-Mixture</i> </b> model of a two-dimensional probability density function integrating the variability of the motion of the rectum and the rectal wall thickness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the dependence of the probability density function (pdf) describing rectal wall geometry on the rectum position (Rm) and the rectal wall thickness (tw). Probability density functions describing the organ motion uncertainties of the rectum (pdfM) have been reported by many authors. In this study, we further proposed a pdf describing the changes in rectal wall thickness (pdfTW) and hence introduced a two-dimensional function pdfM&TW, incorporating the variability of RM and tW using their pdfM and pdfTW, respectively. Our study is based on the average, , of 587 prostate patients. The new pdfTW was established as a mixture of a three-mode distribution with specific mean value (μ), standard deviation (σ) and weight (w), namely, (μF = 3.31, σF = 1.82 and wF = 77.1%), (μPF = 7.7, σPF = 0.809 and wPF = 15.2%) and (μE = 10.27, σ = 0.906 and wE = 9.4%) for the full, partially full and empty state of the rectum, respectively. The pdfM&TW function was introduced as a product-mixture model of the two functions pdfM and pdfTW and it has been graphically and mathematically reviewed. Our pdfM&TW model is a more realistic representation of the probability of the geometric rectal configuration that can occur during prostate IMRT than the model using only the motional pdfM and assuming a constant rectal wall thickness in the plan optimization.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle