Practice-based training strategy for therapist-driven prostate MR-Linac adaptive radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop a practice-based training strategy to transition from radiation oncologist to therapist-driven prostate MR-Linac adaptive radiotherapy. Methods and materials: In phase 1, 7 therapists independently contoured the prostate and organs-at-risk on T2-weighted MR images from 11 previously treated MR-Linac prostate patients. Contours were evaluated quantitatively (i.e. Dice similarity coefficient [DSC] calculated against oncologist generated online contours) and qualitatively (i.e. oncologist using a 5-point Likert scale; a score ≥ 4 was deemed a pass, a 90% pass rate was required to proceed to the next phase). Phase 2 consisted of supervised online workflow with therapists required no intervention from the oncologist on 10 total cases to advance. Phase 3 involved unsupervised therapist-driven workflow, with offline support from oncologists prior to the next fraction. Results: In phase 1, the mean DSC was 0.92 (range 0.85-0.97), and mean Likert score was 3.7 for the prostate. Five therapists did not attain a pass rate (3-5 cases with prostate contour score < 4), underwent follow-up one-on-one review, and performed contours on a further training set (n = 5). Each participant completed a median of 12 (range 10-13) cases in phase 2; of 82 cases, minor direction were required from the oncologist on 5 regarding target contouring. Radiation oncologists reviewed 179 treatment fractions in phase 3, and deemed 5 cases acceptable but with suggestions for next fraction; all other cases were accepted without suggestions. Conclusion: A training stepwise program was developed and successfully implemented to enable a therapist-driven workflow for online prostate MR-Linac adaptive radiotherapy.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».