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Enregistrement W2103698695 · doi:10.1586/14737140.7.1.89

Review of image-guided radiation therapy

2006· review· en· W2103698695 sur OpenAlexaff
David A. Jaffray, Patrick A. Kupelian, T. Djemil, Roger M. Macklis

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Anticancer Therapy · 2006
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation therapyMedicineMagnetic resonance imagingImage-guided radiation therapyMedical imagingMedical physicsComputer scienceArtificial intelligenceComputer visionRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Image-guided radiation therapy represents a new paradigm in the field of high-precision radiation medicine. A synthesis of recent technological advances in medical imaging and conformal radiation therapy, image-guided radiation therapy represents a further expansion in the recent push for maximizing targeting capabilities with high-intensity radiation dose deposition limited to the true target structures, while minimizing radiation dose deposited in collateral normal tissues. By improving this targeting discrimination, the therapeutic ratio may be enhanced significantly. The principle behind image-guided radiation therapy relies heavily on the acquisition of serial image datasets using a variety of medical imaging platforms, including computed tomography, ultrasound and magnetic resonance imaging. These anatomic and volumetric image datasets are now being augmented through the addition of functional imaging. The current interest in positron-emitted tomography represents a good example of this sort of functional information now being correlated with anatomic localization. As the sophistication of imaging datasets grows, the precise 3D and 4D positions of the target and normal structures become of great relevance, leading to a recent exploration of real- or near-real-time positional replanning of the radiation treatment localization coordinates. This 'adaptive' radiotherapy explicitly recognizes that both tumors and normal tissues change position in time and space during a multiweek course of treatment, and even within a single treatment fraction. As targets and normal tissues change, the attenuation of radiation beams passing through these structures will also change, thus adding an additional level of imprecision in targeting unless these changes are taken into account. All in all, image-guided radiation therapy can be seen as further progress in the development of minimally invasive highly targeted cytotoxic therapies with the goal of substituting remote technologies for direct contact on the part of an operator or surgeon. Although data demonstrating clear-cut superiority of this new high-tech paradigm compared with more conventional radiation treatment approaches are scant, the emergence of preliminary data from several early studies shows that interest in this field is broad based and robust. As outcomes data accumulate, it is very likely that this field will continue to expand greatly. Although at present most of the work is being performed at major academic centers, the enthusiastic adoption of many of the devices and approaches being developed for this field suggest a rapid penetration into the community and the use of the technology by teams of specialists in the fields of radiation medicine, radiation physics and various branches of surgery. A recent survey of practitioners predicted very widespread adoption within the next 10 years.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,384 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations141
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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