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Enregistrement W2982303138 · doi:10.1002/acm2.12758

Improved dosimetric accuracy with semi‐automatic contour propagation of organs‐at‐risk in glioblastoma patients undergoing chemoradiation

2019· article· en· W2982303138 sur OpenAlexaff
Sangjune Laurence Lee, James Stewart, Young Lee, Sten Myrehaug, Arjun Sahgal, Mark Ruschin, Chia‐Lin Tseng

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesElekta
Mots-clésNuclear medicineMedicineRadiation therapyDosimetryGlioblastomaRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We study the changes in organs-at-risk (OARs) morphology as contoured on serial MRIs during chemoradiation therapy (CRT) of glioblastoma (GBM). The dosimetric implication of assuming non-deformable OAR changes and the accuracy and feasibility of semi-automatic OAR contour propagation are investigated. METHODS: Fourteen GBM patients who were treated with adjuvant CRT for GBM prospectively underwent MRIs on fractions 0 (i.e., planning), 10, 20, and 1 month post last fraction of CRT. Three sets of OAR contours - (a) manual, (b) rigidly registered (static), and (c) semi-automatically propagated - were compared using Dice similarity coefficient (DSC) and Hausdorff distance (HD). Dosimetric impact was determined by comparing the minimum dose to the 0.03 cc receiving the highest dose (D0.03 cc) on a clinically approved reference, non-adapted radiation therapy plan. RESULTS: The DSC between the manual contours and the static contours decreased significantly over time (fraction 10: [mean ± 1 SD] 0.78 ± 0.17, post 1 month: 0.76 ± 0.17, P = 0.02) while the HD (P = 0.74) and the difference in D0.03cc did not change significantly (P = 0.51). Using the manual contours as reference, compared to static contours, propagated contours have a significantly higher DSC (propagated: [mean ± 1 SD] 0.81 ± 0.15, static: 0.77 ± 0.17, P < 0.001), lower HD (propagated: 3.77 ± 1.8 mm, static: 3.96 ± 1.6 mm, P = 0.002), and a significantly lower absolute difference in D0.03cc (propagated: 101 ± 159 cGy, static: 136 ± 243 cGy, P = 0.019). CONCLUSIONS: Nonrigid changes in OARs over time lead to different maximum doses than planned. By using semi-automatic OAR contour propagation, OARs are more accurately delineated on subsequent fractions, with corresponding improved accuracy of the reported dose to the OARs.

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)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,278 · 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
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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