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Enregistrement W3013802970 · doi:10.82308/49752

Image guided radiation therapy applications for head and neck, prostate, and breast cancers using 3D ultrasound imaging and Monte Carlo dose calculations

2010· article· en· W3013802970 sur OpenAlexaboutno aff
D Fraser

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neckRadiation therapyUltrasoundProstateRadiologyImage-guided radiation therapyMedical physicsSurgeryCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Des incertitudes dans la dose délivrée aux patients existent toujours car les changements anatomiques sont imprévisibles et spécifiques à chaque patient. La radiothérapie guidée par l'image (IGRT) dépend de l'imagerie en ligne afin de suivre la tumeur et les tissus sains adjacents, et s'assure que leur positions, par rapport au faisceau de radiation, est telle que planifiés. L'objectif de cette thèse a été de déterminer l'impact dosimétrique du désalignement de la cible par rapport au faisceau de radiation du aux erreurs d'installation, aux mouvement des organes, à la déformation de la tumeur, aux changements de l'habitus du corps et aux erreurs dans la planification du traitement. À cette fin, un nouveau système ultrason 3D (Restitu, Resonant Medical, Inc.) a été utilisé pour acquérir des images référence de la cible dans la salle de simulation tomodensitométrique au moment de la planification du traitement, et ensuite pour acquérir des images quotidiennes de la cible au moment du traitement. Les images quotidiennes ont été comparées à l'image de référence et les différences de position et volume ont été incorporées dans des calculs de dose Monte Carlo. La famille de logiciels EGSNRC (National Research Council, Canada) a été utilisée pour modéliser des accélérateurs linéaires Varian et des paramètres spécifiques à chaque patient ainsi que pour estimer la dose à la cible et aux organes à risque. Premièrement, les calculs de dose Monte Carlo, longs mais précis, ont été validés pour la région homogène du pelvis. Ensuite, l'influence du mouvement de la prostate inter fractions et du réalignement du patient sur la distribution de dose délivrée a été investiguée. Pour 32 patients nous avons démontré que l'utilisation des techniques conformes 3D combinée à une marge de 7 mm autour de la cible se traduit par une différence de moins de 0.5% entre la dose délivrée et la dose planifiée pour la prostate,$

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,272 · 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
Publié2010
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