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Enregistrement W2971753866 · doi:10.1109/nssmic.2018.8824276

Dosimetry Calculation in Human Glioblastoma for Radiotherapy: a Graphical User Interface with Monte Carlo Simulations

2018· article· en· W2971753866 sur OpenAlexaff
Faiçal Slimani, Mahdjoub Hamdi, Vincent Hubert-Tremblay, Patrick Delage, M’hamed Bentourkia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDICOMMonte Carlo methodAbsorbed doseDosimetryVoxelComputer scienceGraphical user interfacePhotonImage resolutionInterface (matter)PhysicsNuclear medicineMedical physicsOpticsComputer visionArtificial intelligenceMedicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed a graphical user interface based on GEANT4 and GATE to calculate particle interactions and absorbed dose estimates in phantoms and small animals such as mice. In the present work, we extended the interface to absorbed dose calculation and particle interactions in humans based on 3D CT images and radiation beam definition in a clinical setting. The images of the subject and of the beams were supplied in DICOM format. All the parameters needed to calculate the absorbed dose were obtained from these DICOM images. In this work, images of a human brain with glioblastoma were used together with the parameters of five photon beams defined in the clinic. The DICOM file of the beams contained several parameter values such as beam energy, in this case 6 MV, the dose to be deposited in the tumor as a total of 60 Gy, and the 5 beams orientation. Based on the 3D CT images of the patient brain, the whole patient head was rebuilt from the voxel intensity and size providing the real dimensions and calculated density of the head. The results show how the primary photons and secondary particles interact in the brain, and a 3D dose grid similar in dimensions and spatial resolution to the supplied images of the brain was obtained representing the absorbed dose in Gy. In conclusion, with this new interface, it is simple to enter geometrical objects, animal or human 3D images, to select the appropriate tasks from menus, and to run the simulation without the need to be familiar with computer programming or investigating the many classes of GEANT4 or GATE. The interface can also be used to simulate any type of radiation beams provided by the DICOM-RT set of the subjects.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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