Robustness assessment of a novel 4D optimization approach for lung cancer radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
One of the main challenges to treatment of lung cancer with radiation therapy is the tumor motion due to respiration. Previously, a novel approach was developed to generate treatment plans which compensate for respiratory motion and its variations. The worst case method is based on combining two intensity maps from two 4D plans optimized on the two worst cases of motion variations. The worst case planning method was previously tested on simulated motion variations. The goal of this project was to further test the worst case approach on realistic patient motion variations and treatment planning data. Two approaches to combining worst case plans were investigated: the first method takes the average of the two intensity maps, and the second method takes the maximum intensity of the two intensity maps. The robustness of worst case plans was compared with ITV plans and nominal 4D plans on three different motion variation scenarios. Study 1 and 2 investigated the robustness of the worst case methods on amplitude variations and patient motion variations on simulated image data. Study 3 investigated the robustness of the worst case methods on patient motion variations using real patient image data. The average intensity worst case method was only robust to Study 3 motion variations. The maximum intensity worst case method, the margin based, and the nominal approaches were not robust to any of the motion variations. Further evaluation over a wide range of tumour sizes, motion amplitudes and variability is required to determine the clinical applicability of the worst case planning method.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».