An International Study of Factors Affecting Variability of Dosimetry Calculations, Part 4: Impact of Fitting Functions in Estimated Absorbed Doses
Notice bibliographique
Résumé
Individualized radiopharmaceutical therapies guided by patient-specific absorbed dose (AD) assessments using nuclear medicine imaging have the potential to improve both efficacy and safety. Understanding sources of variability in AD calculations is critical for standardization. The Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging Dosimetry Task Force launched the 177Lu Dosimetry Challenge to evaluate variability across steps within the dosimetry workflow. This work aimed to assess the variability in ADs due to different fitting and integration methods. Methods: Anonymized datasets from 2 patients treated with 177Lu-DOTATATE, including serial SPECT/CT scans, segmented organs and lesions, and time-integrated activity maps, were made available online. Participants were invited to perform dosimetry calculations and submit their results using standardized submission spreadsheets. Fitting approaches were categorized, and relative AD variability was analyzed using the quartile coefficient of dispersion and interquartile range. Results: The variability in AD due to the fitting step for patient A’s kidneys was less than 1%. In contrast, patient B’s kidneys showed higher variability, with values below 10%. Lesions exhibited more variability in fitting than did kidneys, with variability within 25%. Conclusion: The contribution of variability caused by fitting and integration is small for healthy organs. By following recommendations such as selection of appropriate functions, pharmacokinetic modeling, and sanity checks, this variability can be further reduced.
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 | 0,038 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».