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Enregistrement W3184830777 · doi:10.1016/j.radonc.2021.07.020

Fiducial marker motion relative to the tumor bed has a significant impact on PTV margins in partial breast irradiation

2021· article· en· W3184830777 sur OpenAlexaff
Nienke Hoekstra, Steven Habraken, Annemarie Swaak - Kragten, Jean‐Philippe Pignol, Mischa S. Hoogeman

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAccuray
Mots-clésFiducial markerMedicineSeromaCyberknifeNuclear medicineMargin (machine learning)Radiation treatment planningRadiologyRadiation therapySurgeryComputer scienceRadiosurgeryComplication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: With the introduction of accelerated partial breast irradiation (APBI) and the trend of reducing the number of fractions, the geometric accuracy of treatment delivery becomes critical. APBI patient setup is often based on fiducials, as the seroma is frequently not visible on pretreatment imaging. We assessed the motion of fiducials relative to the tumor bed between planning CT and treatment, and calculated margins to compensate for this motion. METHODS: A cohort of seventy patients treated with APBI on a Cyberknife was included. Planning and in-room pretreatment CT scans were registered on the tumor bed. Residual motion of the centers of mass of surgical clips and interstitial gold markers was calculated. We calculated the margins required per desired percentage of patients with 100% CTV coverage, and the systematic and random errors for fiducial motion. RESULTS: For a single fraction treatment, a margin of 1.8 mm would ensure 100% CTV coverage in 90% of patients when using surgical clips for patient set-up. When using interstitial markers, the margin should be 2.2 mm. The systematic and random errors were 0.46 mm for surgical clip motion and 0.60 mm for interstitial marker motion. No clinical factors were found predictive for fiducial motion. CONCLUSIONS: Fiducial motion relative to the tumor bed between planning CT and APBI treatment is non-negligible and should be included in the PTV margin calculation to prevent geographical miss. Systematic and random errors of fiducial motion were combined with other geometric uncertainties to calculate comprehensive PTV margins for different treatment techniques.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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