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Enregistrement W4389284993 · doi:10.1002/mp.16874

Simultaneous catheter and multicriteria optimization for HDR cervical cancer brachytherapy with a complex intracavity/interstitial applicator

2023· article· en· W4389284993 sur OpenAlexaff
Cédric Bélanger, Sylviane Aubin, Marie‐Claude Lavallée, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrachytherapyCervical cancerCatheterMedicineRadiation therapyRadiation treatment planningMedical physicsComputer scienceCancerRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complex intracavity and interstitial (IC/IS) applicators, such as the Venezia applicator, can improve the HR-CTV coverage while adequately protecting organs at risk in the treatment of cervical cancer with high-dose-rate (HDR) brachytherapy. Although the Venezia applicator offers more choice for catheter selection, commercially available catheter and dose optimization algorithms are still missing for complex applicators. Moreover, studies on catheter and dose optimization for IC/IS implants in the treatment of cervical cancer are still limited. PURPOSE: This work aims to combine a GPU-based multi-criteria optimization (gMCO) algorithm with a sparse catheter (SC) optimization algorithm for the Venezia applicator. METHODS: Fifty-eight cervical cancer patients who received 28 Gy in 4 fx of HDR brachytherapy with the Venezia applicator (combination to external beam radiation therapy) are retrospectively revisited. The modelization of the applicator is done by virtually reconstructing all the IS catheters passing through the ring. Template catheters are reconstructed using an in-house python script. To perform simultaneous MCO and SC optimization (SC+MCO), the objective function includes aggregated dose objectives in a weighted sum and a group sparsity term that individually penalizes the contribution of IS catheters. Plans generated with the SC+MCO algorithm are compared with plans generated with MCO using clinical catheters (CC+MCO) and the clinical plans (CP). The EMBRACE II soft constraints (planning aims) and hard constraints (limits for prescribed dose) are used as plan evaluation criteria. RESULTS: CC+MCO gives the most important gain with an increase up to 20.7% in meeting all EMBRACE II soft constraints compared with CP. The SC+MCO algorithm (adding catheter optimization to MCO) provides a second order increase (up to 12.1% with total acceptance rate of 60.3% or 35/58) in the acceptance rate versus CC+MCO (total increase of 32.8% vs. CP). Acceptance rate in EMBRACE II hard constraints is 98.3% (57/58) for both CC+MCO and SC+MCO versus 91.4% (53/58) for CP. The median SC+MCO optimization time is 11 s to generate a total of 5000 Pareto-optimal plans with different catheter configurations (position and number) for each fraction. CONCLUSIONS: Simultaneous catheter and MCO optimization is clinically feasible for HDR cervical cancer brachytherapy using the Venezia applicator. Clinical catheter configurations could be improved and/or the catheter number could be reduced without decreasing plan quality using SC+MCO compared with the CP.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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