Dose-to-outcome modeling for lung robotic stereotactic body radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
L'algorithme Ray-Tracing du CyberKnife est une méthode de calcul de dose rapide en grande partie dû à sa simplicité. Cependant, plusieurs études ont démontré que cet algorithme surestime la dose au volume cible prévisionel (PTV) lorsqu'il est utilisé pour les plans de traitement du cancer du poumon. Dans le cadre de ce project, 219 plans de traitement CyberKnife du cancer du poumon ont été recalculé à l'aide d'un modèle Monte Carlo indépendant. Le modèle du faisceau du CyberKnife à été construit de manière à correpondre aux mesures d'étalonnage de la machine. La dose initiale calculée durant la planification de traitement, soit par méthode Ray-Tracing ou Monte Carlo, a été comparée à leur recalcul Monte Carlo. Nous constatons que la dose à la cible calculée par Ray-Tracing diffère significativement de la dose calculée par Monte Carlo. En effet, lorsque les corrections tenant compte de l'hétérogénéité de densité des tissus étaient utilisées, l'algorithme Ray-Tracing surestimait la dose à la cible par un facteur médian de 29%. Sans corrections d'hétérogénéité, nous constatons une plus grande variabilité dans cette différence entre Ray-Tracing et Monte Carlo. La dose à la cible calculée par Ray-Tracing pouvait être sous-estimée de 22% ainsi que surestimée de 72% dans les cas extrêmes. En analysant les doses recalculées, seulement 27% des plans de traitement étaient conformes aux doses originellement prescrites. Néanmoins, pour la plupart des organes à risque, la dose Monte Carlo n'excède pas leur limite respective. Le pire scénario est observé dans le cas des côtes où 7% des plans dépassent la dose limite associée. La différence médiane entre la dose absorbée à l'eau et la dose absorbée au milieu sont égales à 1% ou moins dans tous les organes étudiés.Bien que le taux de conformité à la dose prescrite soit bas, la conformité en elle-même par la dose Monte Carlo n'a pas pu être associée à de meilleur taux de contrôle locorégional. Cependant le dosage absolu de la cible a été positivement corrélé avec le taux de contrôle locorégional (p=0.027). Ce résultat souligne l'importance de délivrer une dose suffisante à la cible afin de maximiser le contrôle de la tumeur. Bien qu'une étude précédante ait demontré une corrélation entre la dose en dehors du PTV and le taux d'apparition de métastases à distance pour des patients du cancer du poumon traités par radiothérapie stéréotaxique, cette corrélation n'a pas été observée dans la présente étude. L'absence de cette corrélation chez les patients du CyberKnife pourrait être en raison de la plus grande dose que celle-ci délivre en dehors du PTV
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».