Optimierung und Evaluierung unterschiedlicher Bestrahlungsmodalitäten mit Photonen und Protonen in der Strahlentherapie : Vergleich der Modelle zur Berechnung der Normalgewebekomplikationsrate
Notice bibliographique
Résumé
Optimization and evaluation of different radiation therapy modalities using photons and protons Comparison of Normal Tissue Complication Probability modelsThe recent highly conformal radiation treatment modalities allow in most instances optimal dose coverage to the tumor and a reduction of applied dose to normal tissues.Charged particles, such as protons, particularly enable better sparing of the OAR (Organs At Risk) adjacent to the target volume.In the context of this work different treatment modalities for lung, prostate and mamma carcinoma are evaluated and optimized by means of dosimetric parameters and NTCP (Normal Tissue Complication Probability) and TCP calculations (Tumor Control Probability).This includes 3D-Conformal Radiation Therapy (3D-CRT), Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT), passive scattered proton therapy and Intensity Modulated Proton Therapy (IMPT, scanned protons).In case of mamma carcinoma external radiation therapy is opposed to pulsed dose rate brachytherapy.The NTCP calculation is based on different published models and parameter sets.NTCP values calculated with different models and parameter sets can vary up to 39% in single cases for the same treatment plan.Averaged plan ranking shows that scanned protons are superior to other modalities in terms of sparing normal tissue.This doesn't need to hold for particular cases.In general the superior treatment modality can vary from patient to patient, particularly when IMRT, IMPT and passive scattered protons are compared.The results show that for single cases the IMRT competes with passive scattered protons.On average scanned protons result in the best normal tissue sparing with the highest PTV dose coverage.NTCP calculation and the subsequent plan ranking must be considered critically, because different models, parameter sets and reduction schemes result in different NTCP values for the same patient's treatment plan. Publikationen im Rahmen der
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».