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Enregistrement W4225547981 · doi:10.22215/etd/2022-14887

4D Monte Carlo Based Patient Dose Reconstruction Incorporating Surface Motion Measurements

2022· dissertation· en· W4225547981 sur OpenAlexaff
Meaghen Shiha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodNuclear medicineMotion (physics)Radiation therapyRadiation treatment planningMedicineMathematicsBiomedical engineeringComputer scienceRadiologyArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A framework was developed to assess the impact of respiratory motion on the dose delivered during radiotherapy using a previously validated 4D Monte Carlo-based dose reconstruction tool, 4Ddefdosxyznrc.As a surrogate for tumour motion, abdominal surface motion measurements were recorded during patient treatments using the RADPOS system.Motion traces, treatment log files and deformation vectors representing each patient's respiratory motion were used as inputs to the 4D dose reconstructions.Motion measurements were performed for 3 patients undergoing radiation therapy for non-small cell lung cancer, totalling 12 fractions.No statistically significant interfractional differences in 4D reconstructed dose metrics were found.A maximum difference of 2.0% in the GTV D98% was found between 4D calculations and the treatment planning system.This result is consistent with small abdominal displacements of 5.5 ± 1.4 mm, 5.4 ± 0.4 mm, and 0.40 ± 0.03 mm, respectively, observed for these 3 patients during treatments.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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