Evidence-based region of interest matching guidelines for sarcoma volumetric image-guided radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Region-of-interest (ROI) guidelines for online cone-beam computed tomography (CBCT) radiotherapy may improve matching reproducibility and reduce inter-user variability of soft tissue sarcoma (STS) image guidance. The purpose of this work is to standardize ROI STS CBCT image registration guidelines using the plan-do-study-act (PDSA) cycle for the lower extremity, retroperitoneal, pelvis, and thorax. METHODS: Based on anatomic bony surrogates, initial ROI matching guidelines for STS were developed by a team of radiation therapists, physicists and oncologists (Plan). Retrospective, qualitative evaluation of the guidelines was completed by the designated sarcoma lead therapist to determine clinical feasibility (Do). Validation of the ROI guidelines was performed through independent evaluation by radiation therapy CBCT imaging experts on a cohort of 10 patients per anatomic region (Study). RESULTS: Draft ROI guidelines were evaluated by 2 independent observers who registered weekly CBCT images to test their validity. Each observer assessed 5 patients per anatomic site, testing ROI options for accuracy of image registration and feasibility, while some ROI borders were adjusted based on algorithm matching performance. Validated ROI guidelines were presented to the sarcoma multidisciplinary site group, and an inter-professional committee of imaging experts for approval prior to clinical implementation (Act). CONCLUSION: ROI matching guidelines for STS IGRT were standardized for 4 anatomic sites using the PDSA cycle for change testing and implementation. IGRT guidelines are intended to improve STS image registration reproducibility, and in turn, are expected to improve the confidence of IGRT decision making and workflow efficiencies for a rare disease with diverse presentation.
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 | 0,089 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».