Graded-threshold parametric response maps: towards a strategy for adaptive dose painting
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To modify the single-threshold parametric response map (ST-PRM) method for predicting treatment outcomes in order to facilitate its use for guidance of adaptive dose painting in intensity-modulated radiotherapy. Methods: Multiple graded thresholds were used to extend the ST-PRM method (Nat. Med. 2009;15(5):572-576) such that the full functional change distribution within tumours could be represented with respect to multiple confidence interval estimates for functional changes in similar healthy tissue. The ST-PRM and graded-threshold PRM (GT-PRM) methods were applied to functional imaging scans of 5 patients treated for hepatocellular carcinoma. Pre and post-radiotherapy arterial blood flow maps (ABF) were generated from CT-perfusion scans of each patient. ABF maps were rigidly registered based on aligning tumour centres of mass. ST-PRM and GT-PRM analyses were then performed on overlapping tumour regions within the registered ABF maps. Main findings: The ST-PRMs contained many disconnected clusters of voxels classified as having a significant change in function. While this may be useful to predict treatment response, it may pose challenges for identifying boost volumes or for informing dose-painting by numbers strategies. The GT-PRMs included all of the same information as ST-PRMs but also visualized the full tumour functional change distribution. Heterogeneous clusters in the ST-PRMs often became more connected in the GT-PRMs by voxels with similar functional changes. Conclusions: GT-PRMs provided additional information which helped to visualize relationships between significant functional changes identified by ST-PRMs. This may enhance ST-PRM utility for guiding adaptive dose painting.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».