Dose-painted volumetric modulated arc therapy of high-grade glioma using 3,4-dihydroxy-6-[18F]fluoro-L-phenylalanine positron emission tomography
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine whether dose painting with volumetric modulated arc therapy for high-grade gliomas using 3,4-dihydroxy-6-[18F]fluoro-l-phenylalanine (18F-FDOPA) positron emission tomography (PET) could achieve dose-escalated coverage of biological target volumes (BTVs) without increasing the dose to cranial organs at risk (OARs). Methods: 10 patients with high-grade gliomas underwent CT, MRI, and 18F-FDOPA PET/CT images for post-operative radiation therapy planning. Two volumetric modulated arc therapy plans were retrospectively generated for each patient: a conventional plan with 60 Gy in 30 fractions to the planning target volume delineated on MRI and a dose-escalated plan with a maximum dose of 80 Gy in 30 fractions to BTVs. BTVs were created by thresholding 18F-FDOPA PET/CT uptake using a linear quadratic model that assumed tracer uptake was linearly related to tumour cell density. The maximum doses and equivalent uniform doses of OARs were compared. Results: The median volume of the planning target volume receiving at least 95% of the prescribed dose (V 95%) was 99.6% with and 99.5% without dose painting. The median V 95% was >99.2% for BTVs. The maximum doses and equivalent uniform doses to the OARs did not differ significantly between the conventional and dose-painted plans. Conclusion: Using commercially available treatment planning software, dose painting for high-grade gliomas was feasible with good BTV coverage and no significant change in the dose to OARs. Advances in knowledge: A novel treatment planning strategy was used to achieve dose painting for gliomas with BTVs obtained from 18F-FDOPA PET/CT using a radiobiological model.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».