SU-E-T-616: Efficacy of Biological Dose Painting for Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Study the feasibility and planning robustness of a novel biological dose painting approach prescribing biological effect instead of dose. METHODS: Prescribed'effect maps' were generated using models relating FMISO-PET tracer uptake to hypoxia reduction factors (HRF). HRFs decrease the LQ-model radio response parameters a and β and therefore the delivered biological effect. The model is driven by four parameters (m, K, p50, Imax), whose values have been determined through a comprehensive literature search. A planning study on ten previously treated patients with oropharyngeal cancer was conducted. Dose-painted plans were generated with the KonRad inverse planning system (DKFZ, Heidelberg). Simulated FMISO-PET images were generated by defining clinically relevant hypoxic sub-volumes within the GTV. Tracer uptake values were derived from various PET imaging studies for head and neck cancer. Each treatment plan was developed in four steps: 1) Simulate hypoxia tracer distribution in GTV. 2) Prescribe biological effect. 3) Optimize dose-painted plan under the same normal tissue constraints of the nominal clinical plan. 4) Conduct robustness analysis by evaluation of the dose-painted plan for 27 parameters combinations of K, m, p50 (mean ± 1SD). RESULTS: The predicted biological effect of clinical plans under normoxic conditions overestimates the delivered effect due to decreased radio-sensitivity in hypoxic tumours. Biological dose painting compensates for hypoxia by delivering a higher dose to hypoxic sub-volumes while still maintaining all critical structure dose limits. Model parameter uncertainties clearly affect robustness. The high uncertainty on p50 (pO2 for which tracer concentration is half of maximum uptake) was found to cause the largest variations in the delivered biological effect. CONCLUSIONS: Clinically acceptable dose-painted plans can be generated without sacrificing the normal tissue constraints. Planning robustness suffers from the high uncertainty on the p50 value. Improved methods to determine the model parameters would be desirable. Financial support provided by Ryerson University, Toronto, Ontario, Canada.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».