Impact of radiobiological parameters on tumor control probability in rectal cancer using the Poisson linear quadratic model
Notice bibliographique
Résumé
We explore several radiobiological parameters, specifically the tissue-specific linear quadratic α/β, the maximum normalized gradient of dose response γ, and the dose giving a 50% response probability for the tissue considered D 50 , looking at how these affect the computed Tumor Control Probabilities (TCPs) within the Poisson Linear Quadratic (LQ) model. A total of 3,584,000 TCP values were derived for 28 rectal cancer patients, utilizing two slightly different treatment plans: the short plan (50 Gy in 25 fractions) and the long plan (50.4 Gy in 28 fractions), along with 64,000 parameter combinations. TCP was calculated using the Poisson LQ model, which combines radiobiological parameters (α/β, γ, and D 50 ) with the voxel-based Equivalent Dose (EQD). Our analysis reveals that D 50 has the most significant influence, followed by γ, while α/β has minimal impact. Moreover, the influence of γ depends on the specific D 50 value employed. Furthermore, comparing TCPs obtained for short and long plans, these consistently show the TCP of the short plan to surpass that of the long plan when the same radiobiological parameter values are used. This study suggests that evaluating treatment plan efficacy through TCPs it is appropriate to use consistent parameter values within the Poisson Linear Quadratic model.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».