Analyse de frontière stochastique pour l'optimisation des plans en curiethérapie haut débit de dose
Notice bibliographique
Résumé
La curiethérapie est une modalité particulière de traitement en radiothérapie qui se différencie de la radiothérapie externe par l’implantation des sources radioactives scellées à l’intérieur ou au voisinage immédiat du volume tumoral, de façon permanente ou temporaire. Cette modalité de traitement a bénéficié des avancées technologiques telles que l’utilisation des projecteurs de sources et le développement de nouveaux algorithmes d’optimisation de dose qui ont contribué à l’amélioration de la qualité des plans de traitement. Cependant, le processus de planification de traitement en curiethérapie, indépendamment de l’algorithme d’optimisation implanté dans le système de planification de traitement (TPS), requiert toujours une forte interaction entre le planificateur et le TPS. Cette forte interaction, non seulement, augmente la durée de la planification, mais conduit aussi souvent à des plans finaux dont la qualité est tributaire du jugement et de l’expérience du planificateur. Le présent projet a consisté à développer des modèles pour l’optimisation de la qualité des plans en curiethérapie de la prostate haut débit de dose, optimisation basée sur les paramètres géométriques spécifiques à chaque patient, grâce au formalisme de l’analyse de frontière stochastique, une méthode empruntée de l’économie. Les paramètres géométriques qui ont permis de caractériser chaque plan sont : le volume des différentes structures [volume cible anatomoclinique, organes à risque (OAR)], leurs proximités mutuelles par le biais de la distance de Hausdorff, et la divergence des cathéters dans la prostate. Les modèles ainsi développés constituent un outil d’aide à la planification en prédisant à l’avance (au début du processus de planification) le meilleur compromis qu’il est possible d’atteindre entre la couverture du volume tumorale et la limitation de la dose aux OARs alentour. Les modèles ont été développés pour les indices dosimétriques d’intérêt analysés en clinique pour la validation des plans pour chacune des structures telles que : la prostate, la vessie, le rectum et l’urètre. Les résultats obtenus sur la base d’un échantillon de 495 patients montrent que ces modèles peuvent aider le planificateur à personnaliser le processus d’optimisation sur la base du profil de paramètres géométriques de ce dernier, minimisant ainsi l’impact du jugement et l’expérience du planificateur sur la qualité du plan final. Leur utilisation peut être étendue comme un outil robuste pour la sélection de meilleurs plans pour les études de type “knowledge-based study”. Le projet doit cependant se poursuivre par l’exploration d’autres paramètres géométriques et par la validation clinique des différents modèles avant leur implémentation en routine clinique.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».