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Enregistrement W2091042251 · doi:10.1118/1.1997424

SU‐DD‐A3‐01: Novel Geometric and Dosimetric On‐Line Correction Strategies: Can Chance Work in Your Favor?

2005· article· en· W2091042251 sur OpenAlexaff
H. Keller, M Couillard, Matt Davison, D Moseley, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryRectumFraction (chemistry)Cumulative doseProstateNuclear medicineMedicineRadiation treatment planningRadiation therapyEquivalent doseProstate cancerComputer scienceMedical physicsRadiologyCancerSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Investigate the efficacy of three novel geometric and dosimetric on‐line strategies for adaptive radiotherapy in terms of workload and compliance with original treatment plan intent. Method and Materials: The three proposed on‐line strategies are: Selective setup corrections (S1), Combined dose‐per‐fraction adaptation and setup corrections (S2) and Optimal dose‐per‐fraction adaptation (S3). In S1, setup corrections will only be performed if the displacement is “unfavorable” in terms of a radiobiological score based on equivalent uniform dose. The score function encodes a clinical preference for maintaining dose to the target, the critical organs or an arbitrary combination. S2 combines the selective setup corrections of S1 with a change in daily dose‐per‐fraction. In S3, only dose‐per‐fraction is a variable and is determined using a rigorous constraint stochastic optimization procedure. In a retrospective study the efficacy of these strategies was investigated. They were applied to a displacement dataset of 5 prostate patients. Results: For S1, maintaining the planned dose to the prostate is costly and requires many setup corrections. In contrast, a rectum‐weighted score requires far less interventions and decreases the dose to the rectum on the order of 1.5 Gy, while approximately maintaining the dose to the prostate. Strategy S2 allows a considerable boost to the prostate dose for a preference to maintain the dose to the rectum. However, in this case, the bladder may exceed the dose limits. An equal‐weighted preference is able to moderately boost the prostate dose while decreasing rectal dose and only moderately increasing bladder dose. S3 showed the biggest potential, however, it is computationally more involved. Conclusion: Flexible correction strategies can be designed using information about treatment anatomy and planned dose distribution. Such radiobiologically motivated strategies can be made highly compliant with initial treatment plan intent while often significantly reducing the number of interventions.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,279 · 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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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