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Enregistrement W2087461852 · doi:10.1118/1.2240781

SU‐FF‐J‐01: 3‐D Computed Rotational Angiography for Radiotherapy Planning for Cerebral Arteriovenous Malformations: Comparison of Tomotherapy and Non‐Coplanar Dynamic Arcs

2006· article· en· W2087461852 sur OpenAlexaff
Derek Hyde, Glenn Bauman, Deidre Batchelar, J Taylor, Stephen P. Lownie, David W. Holdsworth

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTomotherapyMultileaf collimatorRadiation treatment planningNuclear medicineLinear particle acceleratorRadiosurgeryRadiation therapyMedicineMedical physicsPhysicsRadiologyOpticsBeam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Three‐dimensional Computed Rotational Angiography (CRA) provides high quality images of the complex anatomical structure of cerebral arteriovenous malformations (AVMs). The objective of this research is to combine CRA, as an alternative to bi‐plane angiography for target definition, with innovative radiotherapy techniques for stereotactic radiation therapy. This preliminary treatment planning study investigates the utility of Helical Tomotherapy, as compared to multiple non‐coplanar dynamic arcs using a conventional linear accelerator (linac). Materials and Methods: A Siemens Axiom scanner was used to acquire CRA images for this treatment planning study. Non‐coplanar dynamic arc treatments were planned using Theraplan Plus. These plans were designed for delivery on a conventional linac (Varian 2100 EX) equipped with a multileaf collimator (5 mm leaf width at isocentre). The same images and regions of interest were used to generate plans for helical tomotherapy delivery (TomoTherapy Inc., Hi‐Art II). Tomotherapy is a dedicated intensity modulated radiation therapy system that delivers a narrow fan‐beam, modulated by binary multileaf collimators (6.25 mm leaf width at isocentre). Results: The CRA images have an isotropic voxel spacing of less than 0.38 mm, with a signal‐difference‐to‐noise‐ratio greater than 20:1. These high quality images facilitated the delineation of the complex target volume for treatment planning. Each of the treatment planning techniques offered specific advantages. Multiple non‐coplanar arc plans generated a lower integral dose to the surrounding healthy tissue (a 12 Gy isodose volume of 40 vs. 100 cm3 for presented sample patient). Tomotherapy inverse‐planning provided a more homogeneous dose distribution over the target volume (homogeneity index of 1.006 vs. 1.087), as well as better avoidance of critical structures (maximum brain stem dose of 8.2 vs. 13.2 Gy). Conclusion: Tomotherapy presents an alternative to forward planning with non‐coplanar arcs. Moreover, the megavoltage CT imaging capabilities of Tomotherapy could provide frameless, stereotactic localization for AVM radiotherapy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
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