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Enregistrement W2777042240

Optimisation experte de la balistique et des moyens de contrôles en Radiothérapie Conformationnelle par Modulation d'Intensité (RCMI)

2006· preprint· fr· W2777042240 sur OpenAlexaff
Karine Gérard, P. Aletti, H. Kafrouni, Vincent Marchesi, Jean‐Pierre Grandhaye, François Husson, Xavier Franceries

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2006
Typepreprint
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCentre d'expertise et de recherche en infrastructures urbaines
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyGynecologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Actuellement, la RCMI est utilisée principalement pour les traitements du cancer de la prostate et de la sphère ORL. En effet, elle permet, par rapport à la radiothérapie conformationnelle classique, de mieux conformer le volume cible quelle que soit sa forme, et donc de préserver d'avantage les organes à risque (OARs). Ces deux localisations (prostate et ORL) représentent à elles seules, 19% des patients traités en radiothérapie externe en 2004, au Centre Alexis Vautrin. Bien que la RCMI y soit mise en œuvre depuis 2001 (le Centre Alexis Vautrin est l'un des premiers à l'avoir fait), seul 1,5% de ces patients bénéficient des traitements par RCMI. La cause principale est le temps nécessaire à la mise en œuvre du traitement. Le but de notre étude est donc de mettre au point des procédés permettant d'étendre l'accès à cette technique, à une majorité de patients. Il s'agit pour cela de concilier la recherche du meilleur traitement répondant aux attentes du patient, et la réduction du temps nécessaire à la planification et à la vérification dosimétrique de chaque plan de traitement. Ainsi, nos deux principaux axes de travail sont d'une part, l'optimisation et l'automatisation du choix de la balistique de traitement, et d'autre part, l'optimisation des contrôles de qualité à l'aide d'une Maîtrise Statistique des Procédés (MSP). Méthodes d'optimisation et d'automatisation du choix de la balistique de traitement : Nous avons étudié différents algorithmes d'optimisation : le recuit simulé, l'algorithme génétique et l'algorithme du simplexe. Ceux-ci nous permettront d'obtenir de manière automatique les faisceaux optimums : irradiant suffisamment le volume cible, tout en épargnant les OARs avoisinants. Ces algorithmes nécessitent l'utilisation d'une fonction score pertinente, laquelle regroupe les objectifs cliniques et évalue numériquement la qualité d'un plan de traitement. Néanmoins, une évaluation classique, basée sur des critères dosimétriques serait très consommatrice de temps. En effet, les matrices de fluence doivent être optimisées pour chaque nouvelle configuration testée. Ainsi, il est intéressant d'introduire dans un premier temps, une fonction score basée sur des critères géométriques, pour permettre une réduction de l'espace des solutions et un affinement de la balistique. Ces critères géométriques ont pour but de quantifier, pour une orientation donnée de faisceau, les proportions de volume cible irradiées par rapport aux proportions d'OARs et de tissus sains irradiées. Ensuite, une fonction score basée sur des critères dosimétriques sera utilisée. La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) appliquée au contrôle de qualité en RCMI : La MSP est une méthode d'analyse statistique, pour le contrôle et l'amélioration de la qualité des procédés et processus, elle a été largement développée dans l'industrie. Dans cette étude, elle est appliquée au contrôle de la qualité des doses mesurées et calculées en RCMI. Les objectifs sont (1) d'évaluer et si nécessaire, d'améliorer la stabilité du système dans le cas du contrôle systématique de tous les faisceaux de chaque patient (contrôles à 100%), (2) de déterminer, lorsque le système est considéré stable, s'il est possible d'éviter ces contrôles à 100%, et de rationaliser le processus en agissant sur le nombre et la fréquence des contrôles en fonction de risques statistiques prédéfinis, au lieu de les choisir par expérience ou par intuition, et enfin (3) de prévenir d'éventuelles dérives des valeurs cibles ou de leur dispersion, en les mettant sous contrôle statistique, au lieu de les subir.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
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