TU‐C‐WAB‐01: Accuracy Requirements and Uncertainty Considerations in Radiation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen major advances in the technology of radiation oncology allowing for a transition from 2‐D radiation therapy (RT) to 3‐D conformal RT, intensity modulated RT (IMRT), image‐guided RT (IGRT), adaptive RT (ART), and 4‐D imaging and motion management in RT. Brachytherapy procedures have evolved both for high dose rate (HDR) techniques as well as permanent implants, and image‐guided brachytherapy is the modern standard. While a number of publications have defined accuracy needs in radiation oncology, most of these reports were developed in an era with different radiation technologies and date back to the 1980s and 90s. In view of modern treatment procedures, improvements in dosimetry methodologies, and new clinical dose‐volume data, the AAPM 2011 summer school dealt with uncertainties in external beam radiation therapy and the International Atomic Energy Agency (IAEA) is completing a new guidance document on “Accuracy Requirements and Uncertainties in Radiation Therapy”. This symposium will review the latest information on accuracy requirements and uncertainty considerations in radiation therapy in terms of radiobiological rationale, clinical needs and a practical reality check. Learning Objectives: 1. To review historical and current data related to accuracy and uncertainties in the overall radiation treatment process. 2. To provide a radiobiological rationale for accuracy considerations in RT. 3. To provide a clinical rationale for accuracy considerations in RT. 4. To review recent data demonstrating realistically achievable accuracy levels in RT.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 ».