PO-0774: Optimal beam quality for Linac-based Spatially Fractionated Grid Radiation Therapy (SFGRT)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose/Objective: Most of contemporary efforts to incorporate functional information into radiotherapy treatment planning are based on an attempt to replace CT/MRI-based GTV with PET based GTV.Functional information might also be used to define a sub-volume within CT-based GTV [Ling et al., Int J Radiat Oncol Biol Phys 2000;47:551-60], a method called dose painting by contours (DPBC).Instead, PET data was suggested to be used to gradually shape dose according to voxel intensities [Bentzen, Lancet Oncol 2005;6:112-7], a method called dose painting by numbers (DPBN).We discuss possibilities of these two alternatives in regards to differential uptake volume histogram method we developed to segment FDG-based biological sub-volumes on a cohort of 31 NSCLC patients that underwent PET/CT scan prior to surgery.Materials and Methods: Background uptake in PET scan was defined as weighted mean over FDG uptake values within contra-lateral healthy lung through slices containing the tumor, and then scaled by factor of 3 to account for the difference in tissue density between healthy lung and solid tumor.Each PET slice raw data was divided by the background uptake to obtain local signal-to-background ratio (S/B) images.By sampling a region of interest containing the tumor on S/B images, an uptake volume histogram was constructed and then decomposed for each patient (Fig. 1.a).Results: Distinct volumes were observed in uptake volume histograms and fitted using composition of six Gaussians.We hypothesize that they may represent different physiological regions within tumor (Fig. 1. b).Threshold values for these volumes are found by cross-section of corresponding fitted Gaussian curves (Fig.1.a).Immunohistopathological correlations to these sub-volumes are necessary to validate the method.The highest uptake sub-volume (named 'glycolytic BTV,' by hypothesis only) may consist of both well aerated regions (due to Warburg effect) as well as hypoxic regions (Fig. 1.c) and boost to higher doses might be considered clinically viable within DPBC method.On the other hand, use of DPBN and delivering low dose to the central section of the tumor may lead to undesired outcomes as the 'necrotic' tissue certainly lacks oxygen.By contrast, one may also consider delivering a high dose to 'necrotic' BTV to prevent possible recurrence by dormant cells under severe hypoxia.Conclusions: Multiple biological target volumes might be derived on a patient-to-patient basis.This concept is in synergy with a contemporary custom-made patient-specific oncologic treatment planning philosophy.However, at the microscopic level it is not possible to define a sharp cut-off separating one biological phenotype from another.One has to keep in mind that any biological target volume (Fig. 1. d) could be only defined as abundance rather than a distinct volume containing one and only one biological phenotype.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».