Determination of subcellular compartment sizes for estimating dose variations in radiotherapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The variation in specific energy absorbed to different cell compartments caused by variations in size and chemical composition is poorly investigated in radiotherapy. The aim of this study was to develop an algorithm to derive cell and cell nuclei size distributions from 2D histology samples, and build 3D cellular geometries to provide Monte Carlo (MC)-based dose calculation engines with a morphologically relevant input geometry. Stained and unstained regions of the histology samples are segmented using a Gaussian mixture model, and individual cell nuclei are identified via thresholding. Delaunay triangulation is applied to determine the distribution of distances between the centroids of nearest neighbour cells. A pouring simulation is used to build a 3D virtual tissue sample, with cell radii randomised according to the cell size distribution determined from the histology samples. A slice with the same thickness as the histology sample is cut through the 3D data and characterised in the same way as the measured histology. The comparison between this virtual slice and the measured histology is used to adjust the initial cell size distribution into the pouring simulation. This iterative approach of a pouring simulation with adjustments guided by comparison is continued until an input cell size distribution is found that yields a distribution in the sliced geometry that agrees with the measured histology samples. The thus obtained morphologically realistic 3D cellular geometry can be used as input to MC-based dose calculation programs for studies of dose response due to variations in morphology and size of tumour/healthy tissue cells/nuclei, and extracellular material.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle