Evaluating CBCT-Guided Adaptive Radiotherapy for Pancreatic Cancer Using Synthetic CBCT Data
Notice bibliographique
Résumé
Ethos adaptive radiotherapy is employed frequently in the pelvis to improve treatment accuracy by adapting to daily anatomical changes. The use of this CBCT-guided platform for abdominal treatments is made challenging by motion-related image artifacts that are detrimental to the Ethos auto-contouring process. We present a preliminary in silico study enabled by synthetic CBCT data of Ethos adaptive radiotherapy for pancreatic cancer. Simulation CT and daily CBCT images were collected from nonadaptive patients treated on Ethos. Contoured CBCTs drove structure-guided deformable registration from the CT to daily CBCTs, providing an approximate daily CT used to produce synthetic CBCT data. Two adaptive workflows were simulated using an Ethos emulator. Over 70 fractions across 10 patients in a solely deformation-based workflow, PTV prescription coverage increased by 23.3±9.4% through plan adaptation. Point doses to the stomach were reduced by 10.2±9.3%. Ultimately, un-adapted plans satisfied target coverage and OAR constraints in 0% and 6% of fractions while adapted plans did so in 80% of fractions. Anatomical variation led to poor performance in rigidly aligned un-adapted plans, illustrating the promise of Ethos adaptive radiotherapy in this region. This promise is balanced by the need for artifact reduction and questions regarding auto-contouring performance in the abdomen.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».