Dosimetric scorecards express precise clinical intent: alternate hippocampal-sparing whole-brain RapidPlan models favoring target coverage and homogeneity at 30 and 20 Gy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study develops two new multi-institutional hippocampal-sparing whole-brain RapidPlan™ models (HLS-EC-WB and HMS-EC-WB) inspired by CCTG-CE.7 featuring enhanced target coverage with varying hippocampal sparing (limited and moderate). Methods: New dosimetric scorecards were created to quantify the models' clinical intent. The models were trained using a multi-institution dataset, and a recursive method was employed to generate consistent, high-quality plans. The models were validated using a five-case set and compared at 20- and 30-Gy prescriptions. Results: Each model scored highest on its associated dosimetric scorecard. The new models achieved higher brain PTV prescription coverage (98%-99%) compared to the previous HSWBv2 model (95.12%), with some trade-off in hippocampal sparing. Conclusions: Three high-quality automated RapidPlan™ models for hippocampal-sparing whole brain are now available, each with a distinct dosimetric scorecard. The new models prioritize increased PTV coverage at some expense to hippocampal sparing. All models, example plans, scorecards, and scoring tools are freely available online.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».