Characterization of lung tumors motion baseline using cone‐beam computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize the interfractional variability in lung tumor volume, position, and tumor boundaries. METHODS: Cone-beam computed tomography (CBCT) scans were acquired weekly during the course of treatment for 34 lung cancer patients (1-20 scans) with large tumors. Spatial registration based on bones was performed between contoured planning CT and CBCT. Gross tumor volume (GTV) on each CBCT was then contoured. Tumor volume, centroid, and boundaries variability were quantified. A commercial deformable registration software was tested and results were compared to manual contours. RESULTS: Mean volume reduction was 41 ± 32% (p < 0.001) after an average time of 51 days. Tumor centroid drifts were 0.03, 0.14, and -0.13 cm in right-left (RL), anterior-posterior (AP), and superior-inferior (SI) directions with standard deviations of 0.55, 0.50, and 0.51 cm. GTV boundaries displacements were -0.27, -0.14, and -0.16 cm with standard deviations of 0.64, 0.57, and 0.59 cm in RL, AP, and SI directions. Relative error between deformed and manual contours with the commercial deformable registration software rose up exponentially with the GTV decrease. CONCLUSIONS: GTV size changes for large lung tumors are similar to those for standard tumors. Magnitude absolute values of displacement vector for centroid and boundaries shifts show that there is not a preferred direction for the drifts but shrinkage.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».