Improved dosimetric accuracy with semi‐automatic contour propagation of organs‐at‐risk in glioblastoma patients undergoing chemoradiation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».