Three‐dimensional MRI‐based treatment planning approach for non‐invasive ocular proton therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a high-resolution three-dimensional (3D) magnetic resonance imaging (MRI)-based treatment planning approach for uveal melanomas (UM) in proton therapy. MATERIALS/METHODS: For eight patients with UM, a segmentation of the gross tumor volume (GTV) and organs-at-risk (OARs) was performed on T1- and T2-weighted 7 Tesla MRI image data to reconstruct the patient MR-eye. An extended contour was defined with a 2.5-mm isotropic margin derived from the GTV. A broad beam algorithm, which we have called πDose, was implemented to calculate relative proton absorbed doses to the ipsilateral OARs. Clinically favorable gazing angles of the treated eye were assessed by calculating a global weighted-sum objective function, which set penalties for OARs and extreme gazing angles. An optimizer, which we have named OPT'im-Eye-Tool, was developed to tune the parameters of the functions for sparing critical-OARs. RESULTS: ) to the lens, the ciliary body and the sclera were calculated. A forward optimization was applied by OPT'im-Eye-Tool in three different prioritizations: iso-weighted, optic nerve prioritized, and macula prioritized. In each, the function values were depicted in a selection tool to select the optimal gazing angle(s). For example, patient 4 had a T2 equatorial tumor. The optimization applied for the straight gazing angle resulted in objective function values of 0.46 (iso-weighted situation), 0.90 (optic nerve prioritization) and 0.08 (macula prioritization) demonstrating the impact of that angle in different clinical approaches. CONCLUSIONS: The feasibility and suitability of a 3D MRI-based treatment planning approach have been successfully tested on a cohort of eight patients diagnosed with UM. Moreover, a gaze-angle trade-off dose optimization with respect to OARs sparing has been developed. Further validation of the whole treatment process is the next step in the goal to achieve both a non-invasive and a personalized proton therapy treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».