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Enregistrement W2176391259 · doi:10.1118/1.4935529

Dosimetric evaluation of three adaptive strategies for prostate cancer treatment including pelvic lymph nodes irradiation

2015· article· en· W2176391259 sur OpenAlexaff
Audrey Cantin, L Gingras, Bernard Lachance, William Foster, Julie Goudreault, Louis Archambault

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineProstateRadiation therapyDosimetryNuclear medicineImage registrationBrachytherapyRadiologyFiducial markerCancerInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The movements of the prostate relative to the pelvic lymph nodes during intensity-modulated radiation therapy treatment can limit margin reduction and affect the protection of the organs at risk (OAR). In this study, the authors performed an analysis of three adaptive treatment strategies that combine information from both bony and gold marker registrations. The robustness of those treatments against the interfraction prostate movements was evaluated. METHODS: A retrospective study was conducted on five prostate cancer patients with 7-13 daily cone-beam CTs (CBCTs). The clinical target volumes (CTVs) consisting of pelvic lymph nodes, prostate, and seminal vesicles as well as the OARs were delineated on each CBCT and the initial CT. Three adaptive strategies were analyzed. Two of these methods relied on a two-step patient positioning at each fraction. First step: a bony registration was used to deliver the nodal CTV prescription. Second step: a gold marker registration was then used either to (1) complete the dose delivered to the prostate (complement); (2) or give almost the entire prescription to the prostate with a weak dose gradient between the targets to compensate for possible motions (gradient). The third method (COR) used a pool of precalculated plans based on images acquired at previous treatment fractions. At each new fraction, a plan is selected from that pool based on the daily position of prostate center-of-mass. The dosimetric comparison was conducted and results are presented with and without the systematic shift in the prostate position on the CT planning. The adaptive strategies were compared to the current clinical standard where all fractions are treated with the initial nonadaptive plan. RESULTS: The minimum daily prostate D95% is improved by 2%, 9%, and 6% for the complement, the gradient, and the COR approaches, respectively, compared to the nonadaptive method. The average nodal CTV D95% remains constant across the strategies, except for the gradient approach where a reduction of 7% is observed. However, a correction of the systematic shift reduced the problem, and the adaptive strategies remain robust against the prostate movement across the fraction. The bladder V55Gy is reduced by 35% on average for the adaptive strategies. CONCLUSIONS: Because they offer increased CTV coverage and OAR sparing, adaptive methods may be suitable candidates for simple and efficient adaptive treatment strategies for prostate cancer. Margin reduction and systematic error correction in the prostate position improve the protection of the OAR and the dose coverage. A cumulative dose to simulate a complete treatment would show real effects and allow a better comparison between each method.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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