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Enregistrement W2142770806 · doi:10.3109/0284186x.2013.813642

First clinical results of adaptive radiotherapy based on 3D portal dosimetry for lung cancer patients with atelectasis treated with volumetric-modulated arc therapy (VMAT)

2013· article· en· W2142770806 sur OpenAlexaff
L. Persoon, A.G.T.M. Egelmeer, Michel Öllers, S. Nijsten, Esther G.C. Troost, Frank Verhaegen

Notice bibliographique

RevueActa Oncologica · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerAtelectasisRadiation therapyDosimetryNuclear medicineRadiation treatment planningRadiologyCone beam computed tomographyLungComputed tomographyOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Atelectasis in lung cancer patients can change rapidly during a treatment course, which may displace the tumor/healthy tissues, or change tissue densities locally. This may result in differences between the planned and the actually delivered dose. With complex delivery techniques treatment verification is essential and inter-fractional adaptation may be necessary. We present the first clinical results of treatment adaptation based on an in-house developed three-dimensional (3D) portal dose measurement (PDM) system. MATERIAL AND METHODS: A method was developed for 3D PDM combined with cone beam computed tomography (kV-CBCT) imaging. Lung cancer patients are monitored routinely with this imaging technique. During treatment, the first three fractions are analyzed with 3D PDM and weekly thereafter. The reconstructed measured dose is compared to the planned dose using dose-volume histograms and a γ evaluation. Patients having |γ|> 1 in more than 5% of the (primary tumor or organ at risk) volume were subjected to further analysis. In this study we show the PDM dose changes for five patients. RESULTS: We detected relevant dose changes induced by changes in atelectasis in the presented cases. Two patients received two treatment adaptations after being detected with PDM confirmed by visual inspection of the kV-CBCTs, and in two other patients the radiation treatment plan was adapted once. In one case no dose delivery change was detected with PDM. CONCLUSION: The first clinical patients show that 3D PDM combined with kV-CBCT is a valuable quality assurance tool for detecting anatomical alterations and their dosimetric consequences during the course of radiotherapy. In our clinic, 3D PDM is fully automated for ease and speed of the procedure, and for minimization of human error. The technique is able to flag patients with suspected dose discrepancies for potential adaptation of the treatment plan.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations42
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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