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Enregistrement W4401534987 · doi:10.1002/mp.17344

Seventieth Annual Scientific Meeting of Canadian Organization of Medical Physicists, Delta Hotels, Regina, Saskatchewan, June 5–8, 2024

2024· article· en· W4401534987 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical physicistDeltaMedical physicsMedicineEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Clinically employed techniques to monitor movements in a deep inspiration breath hold breast treatment are limited to monitoring the patient's surface.The delivered dose variation in target and OARs due to complex motion from variation in depth of breath hold is not fully understood.Methods: A cohort of 50 patients with left-sided breast treatment plans were considered for this study.CT images of these patients at breath hold (BH) and free breath (FB) positions are used to establish a deformation vector field (DVF) between these two postures using Velocity software by Varian Medical Systems.To account for the correct anatomical location of the tissues at deviations from the BH target, a scaling factor is established based on the difference between the average DIBH and FB period based on the RPM/RGSC breathing traces acquired during CT simulation.CT images for BH deviations from +5 to -5 mm are then generated.Varian's Eclipse software is employed to calculate the dose at the target and organs at risk at each deviation.Results: The PTV D95 and Lung mean doses are sensitive to the deviation from the breath hold target, with PTV more sensitive to undershoot.In contrast, the mean lung dose is sensitive to both overshoot and undershoot.In general, the delivered dosimetry deviates from the planned dose more for VMAT than 3D CRT when BH target is not perfectly achieved. Conclusion:In a DIBH treatment, 3D CRT techniques is dosimetrically advantageous and more forgiving to tolerance over VMAT.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1350,038

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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