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Enregistrement W2608787452 · doi:10.1002/mp.12306

Coupling I‐125 permanent implant prostate brachytherapy Monte Carlo dose calculations with radiobiological models

2017· article· en· W2608787452 sur OpenAlexafffund
Nelson Miksys, Mehan Haidari, Éric Vigneault, André‐Guy Martin, Luc Beaulieu, Rowan M. Thomson

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité LavalCarleton University
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCarleton University
Mots-clésBrachytherapyMonte Carlo methodDosimetryNuclear medicineEffective dose (radiation)ProstateRadiobiologyMedicineRadiation therapyMathematicsRadiologyStatisticsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate the coupling of radiobiological models with patient-specific Monte Carlo (MC) dose calculations for permanent implant prostate brachytherapy (PIPB). To compare radiobiological indices evaluated with different radiobiological models using MC and simulated AAPM TG-43 dose calculations. METHODS: Three-dimensional dose distributions previously computed using MC techniques with two types of patient models, TG43sim (AAPM TG-43 water-based conditions) and MCDmm (realistic tissues and interseed effects), for 613 PIPB patients are coupled with biological dose and tumour control probability (TCP) models. Two approaches and their extensions are considered to evaluate biological doses, biologically effective dose (BED) and isoeffective dose (IED), as well as two methods to evaluate TCP. Three novel extensions of equivalent uniform biologically effective dose (EUBED) are suggested which consider the spatial distribution of doses within the target volume. Adopted radiobiological model parameter values (α, β, etc) are those suggested by AAPM TG-137, and sensitivity to parameter choice is discussed. RESULTS: MCDmm dose calculations can reveal low doses in the prostate target volume, due to tissue heterogeneities or inter-seed effects; considering these low doses in EUBED calculations can lower TCP estimates by up to 70%, with largest differences in patients with calcifications. There are large variations in biological doses and TCPs evaluated over the 613 patient cohort for each radiobiological model considered, reflecting the spectrum of physical doses calculated for these patients with either MCDmm or TG43sim. Depending on the model details, BED, IED and EUBED are, on average, 6.0-9.8%, 7.4-9.2% and 1.8-15% higher, respectively, with TG43sim than MCDmm. TCP estimates computed using MCDmm dose distributions are much lower than expected based on past treatment outcome studies, suggesting a need to re-assess model parameters when evaluating radiobiological indices coupled with heterogeneous tissue model-based dose calculations. CONCLUSIONS: Cohort average differences in biological dose and TCP estimates between radiobiological models are generally larger than differences for any one radiobiological model evaluated with TG43sim or MCDmm dose calculations. However, heterogeneous tissue dose calculations, like MCDmm, can identify clinically-relevant low dose volumes, e.g., in patients with calcifications, which would otherwise be missed with TG-43. In addition to affecting physical dose distributions, these low dose volumes can largely impact radiobiological dose and TCP estimates, which further motivates the clinical implementation of model-based dose calculations for PIPB.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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