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Enregistrement W2979036703

Reducing errors in prostate tracking with an improved fiducial implantation protocol for CyberKnife based stereotactic body radiotherapy (SBRT).

2018· article· en· W2979036703 sur OpenAlexaff
Oliver Holmes, Julie Gratton, J. Szántó, Eric Vandervoort, Janice Doody, Elizabeth Henderson, Scott C. Morgan, Joseph P. O’Sullivan, Shawn Malone

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensDr. H. Bliss Murphy Cancer CentreUniversity of OttawaOttawa HospitalMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiducial markerCyberknifeMedicineProstate cancerProstateRadiologyRadiation therapyNuclear medicineRadiosurgeryCancerInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Ultra-hypofractionated radiotherapy with SBRT is an established technique for treating localized prostate cancer. CyberKnife based SBRT requires implantation of fiducial markers for soft tissue target tracking by the orthogonal KV X-ray imaging system. The spatial distribution of fiducial markers must allow accurate calculation of a 3D transformation that describes the position of the prostate within the reference frame of the planning CT scan. Accuray provides a fiducial implantation guideline for tracking soft tissue lesions. Despite using the guideline we experienced an unacceptably high rate of rotational tracking failure due to problems with fiducial placement. We adapted the Accuray guideline to prostate SBRT for improved fiducial placement and more reliable target tracking.Methods and materials: 54 patients with prostate adenocarcinoma were treated with ultra-hypofractionated radiotherapy on CyberKnife. Patients had platinum fiducial markers implanted transrectally under ultrasound guidance by a Radiologist. For the first 26 patients, fiducial markers were positioned following the Accuray fiducial placement guidelines for soft tissue lesions (cohort 1). The initial rotational tracking error rate was unacceptably high (23%). On review, inappropriate fiducial placement was identified as the cause of error (especially insufficient spacing between seeds). In October 2016 we developed a seed placement protocol specifically for implanting fiducial markers within the prostate and a second cohort of patients was treated thereafter (cohort 2, 28 patients). The stipulations of the original guideline are maintained while the modified protocol requires that 4 fiducial markers be implanted in the postero-lateral peripheral zone in a single coronal plane. RESULTS: In cohort 1, patients had a median age of 64 years (50 - 74), PSA of 6.6mcg/L (1.1 - 14.7), and prostate volume of 56 cc (22 - 125), while in cohort 2 they had a mean age of 65 years (53 - 75), PSA of 6.2 mcg/L (1 - 12) and prostate volume of 47 cc (21 - 106). The fiducial markers were easily visualized and there were no cases of urosepsis related to fiducial implantation. In 6 of 26 patients (23%) from cohort 1, only translational mapping without accurate spatial rotations could be calculated. After adopting the prostate specific fiducial implantation protocol, rotational tracking error was eliminated. Accurate 6 degree tracking (accounting for translations and rotations) was achieved in all 28 patients from cohort 2. Using an in-house computer script we analyzed the dose distributions resulting from rotational misalignments of -10, -5, -3, 3, 5, and 10 degrees along all three rotational axes (pitch, roll and yaw). Rotational misalignments result in decreased minimum dose to the PTV and increased maximum dose to OARs. CONCLUSION: Implementing a prostate specific fiducial placement protocol for SBRT significantly improved our ability to track prostate motion in 6 degrees 77% to 100% reliability. Failure to track rotations can potentially lead to underdosing and overdosing of portions of the prostate and OARs respectively.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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