From CBCT to MR-Linac in Image-Guided Prostate Cancer Radiotherapy Towards Treatment Personalization
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Image-guided radiotherapy (IGRT) has been widely implemented in the treatment of prostate cancer, offering a number of advantages regarding the precision of dose delivery. This study provides an overview of factors, clinical and physical alike, that increase treatment accuracy in prostate cancer radiotherapy in the context of IGRT. The following aspects are explored based on recent literature: the radiotherapy technique used in conjunction with IGRT, the type and frequency of IGRT, the impact of radiotherapy technique/IGRT on target dosimetry and organs at risk, the influence of IGRT on planning target volume margins, the impact of treatment time on dosimetric outcome and clinical outcomes using IGRT repositioning or an online adaptive plan. Methods: A systematic search of the literature was conducted within Pubmed/Medline databases to find relevant studies. Of the 152 articles fulfilling the initial search criteria, 79 were selected for final analysis. Results: The frequency of image guidance, the treatment regimen and the radiation technique are important factors that contribute to the optimization and personalization of the treatment plan. The daily anatomy and volume of the bladder and rectum can vary considerably, which can significantly impact the dosimetric effects on these organs. When used in conjunction with volumetric modulated arc therapy, IGRT allows for shaping the dose distribution to avoid nearby critical structures such as the bladder and rectum. Conclusions: Precise tumor targeting via IGRT can result in fewer geometric uncertainties, thereby improving treatment outcome both in terms of superior target coverage and sparing organs at risk.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».