Role of functional mapping on Gallium-68 perfusion positron emission tomography and computed tomographic imaging (PET/CT) to assess the risk of long-term radiation-induced lung toxicity after stereotactic body radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: To compare the performance of anatomic and functional dosimetric parameters based on Gallium-68 lung perfusion positron emission tomography and computed tomographic imaging (PET/CT) imaging to predict the risk of symptomatic long-term radiation-induced lung toxicity (RILT) in patients with lung tumors treated with stereotactic body radiation therapy (SBRT). Materials and methods: We have performed a prospective study in patients treated with SBRT. Mean dose (MD) and volumes receiving xGy were calculated in five lung volumes: the conventional anatomical volume (AV) delineated on CT images, three lung functional volumes defined on lung perfusion PET imaging (FV50%, FV70%, FV90%, i.e. the minimal volume containing 50 %, 70 % and 90 % of the total activity within the AV), and a low functional volume (LFV = AV-FV90%). The primary endpoint of this analysis was grade ≥2 long-term RILT at 12 months as assessed with NCI CTCAE v.5. The predictive value of anatomical and functional dose volume parameters was evaluated by comparing patients with and without long-term RILT. Results: Out of the 59 patients included, 50 were still alive at 12 months and 9 (18 %) had grade ≥2 long-term RILT. The MD and the VxGy in the AV and LFV were not statistically different in patients with and without long-term RILT (p > 0.05). All functional parameters in FV50% and FV70% were significantly higher in long-term RILT patients (p < 0.05). Discussion: The predictive value of PET perfusion-based functional parameters outperforms the standard CT-based dose-volume parameters for the risk of grade ≥2 long-term RILT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».