Inverse Planning for Radiofrequency Ablation in Cancer Therapy Using Multiple Damage Models
Notice bibliographique
Résumé
Radiofrequency ablation (RFA) offers localized and minimally invasive treatment of small-to-medium sized inoperable tumors. In RFA, tissue is ablated with high temperatures obtained from electrodes (needles) inserted percutaneously or via open surgery into the target. RFA treatments are generally not planned in a systematic way, and do not account for nearby organs-at-risk (OARs), potentially leading to sub-optimal treatments and inconsistent treatment quality. We therefore develop a mathematical framework to design RFA treatment plans that provide complete ablation while minimizing healthy tissue damage. Borrowing techniques from radiosurgery inverse planning, we design a two-stage approach where we first identify needle positions and orientations, called needle orientation optimization, and then compute the treatment time for optimal thermal dose delivery, called thermal dose optimization. Several different damage models are used to determine both target and OAR damage. We present numerical results on three clinical case studies. Our findings indicate a need for high source voltage for short tip length (conducting portion of the needle) or fewer needles, and low source voltage for long tip length or more needles to achieve full coverage. Further, more needles yields a larger ablation volume and consequently more OAR damage. Finally, the choice of damage model impacts the source voltage, tip length, and needle quantity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».