MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2090924855 · doi:10.1118/1.4815277

MO‐F‐108‐01: Deformable Dose Reconstruction to Evaluate Image‐Guidance Strategies in Free‐Breathing Liver SBRT

2013· article· en· W2090924855 sur OpenAlexaffabout
Michael Velec, Laura A. Dawson, Kristy K. Brock

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNuclear medicineBreathingCone beam computed tomographyCone beam ctImage registrationLiver tumorRadiation therapyRadiologyComputed tomographyHepatocellular carcinomaInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To evaluate the delivered dose following image‐guidance strategies for liver SBRT. Methods: The delivered dose was reconstructed using deformable image‐registration (DIR) on the retrospectively sorted (4D) cone‐beam CT (CBCT) for 30 SBRT patients (15 with multiple tumors). Plans created on exhale 4D‐CT, for 27–60 Gy/6 fractions, were delivered in free‐breathing after 3D‐CBCT rigid liver alignment. Dose was also reconstructed after simulating two rigid alignment strategies on the exhale 4D‐CBCT: the liver or the tumor directly (using DIR to predict tumor position). Delivered doses were compared to the planned 4D breathing dose, modeled with DIR of 4D‐CT. Results: Residual mean tumor errors >3 mm occurred in nine patients (30%) following free‐breathing 3D‐CBCT (max: 10 mm), and two patients (6.6%) following liver or tumor 4D‐CBCT alignment (maximum: 3.3 mm). With free‐breathing 3D‐CBCT, the delivered minimum tumor doses decreased by more than 1 Gy compared to planned dose for 4 (13%) patients. For 2 of these 4 patients, aligning the liver or tumor on 4D‐CBCT reduced the dose decreases from −1.4 Gy, to within −0.5 Gy. The other 2 patients had multiple tumors and substantial liver deformation, resulting in minimum tumor doses decreases (max: −4.3 Gy) following free‐breathing 3D‐CBCT, that were reduced with either liver (max: −2.7 Gy) or tumor (max: −2.2 Gy) 4D‐CBCT alignment. For normal gastrointestinal tissues receiving >30 Gy, the delivered maximum doses deviated by −11.5 to 2.6 Gy, with one exceeding the planning constraint by 0.7 Gy following free‐breathing 3D‐CBCT. Aligning the liver or tumor on 4D CBCT reduced normal tissue deviations (range: −6.3, 2.7 Gy) without exceeding planning constraints. Conclusion: 4D‐CBCT guidance for liver SBRT has been clinically implemented. The improved correlation between the 4D planning dose and delivered dose can be largely accomplished with 4D alignment of the liver, and should allow for planning margin reduction. This research is supported by the NIH, 5RO1CA124714‐02, and a Canadian Institutes for Health Research Fellowship. Patient data was acquired during clinical trials supported by the National Cancer Institute of Canada, #18207, and CIHR, #202477. K.K. Brock has financial interest in the deformable registration technology through a licensing agreement with RaySearch Laboratories.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Physics→Même sujetMedical Imaging Techniques and Applications→Travaux en français237 207→