Superficial Parotid Lobe–Sparing Delineation Approach: A Better Method of Dose Optimization to Protect the Parotid Gland in Intensity-Modulated Radiotherapy for Nasopharyngeal Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We used a superficial parotid lobe-sparing delineation approach for dose optimization with better protection for the parotid glands in intensity-modulated radiotherapy (imrt) for nasopharyngeal carcinoma (npc) patients. METHODS: Compared with traditional contouring of the entire parotid glands as organs at risk (oars) in imrt for npc, we used a superficial parotid lobe-sparing delineation approach of contouring the superficial parotid lobes as oars. Changes in dose to the parotid glands, the targets, and other oars were evaluated. RESULTS: The mean dose to the parotid glands overall decreased by more than 4 Gy in the test plans. Impressively, the mean dose to the superficial parotid lobes in the test plans was not more than 30 Gy, regardless of clinical stage. In T1-3 npc patients, the dose distributions for targets were not significantly different in the control plans and the test plans. However, for some T4 patients, the dose distributions for targets and brainstem in the test plans could not meet clinical requirements. CONCLUSIONS: The superficial parotid lobe-sparing delineation approach can significantly lower the mean dose to the entire parotid and to the superficial parotid lobe in T1-3 npc patients, which would be expected to result in less xerostomia and better quality of life for those patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».