Daily three-dimensional ultrasound imaging for Monte Carlo based adaptive radiotherapy of prostate cancer
Bibliographic record
Abstract
Le mouvement de la prostate est un problème critique dans le traitement conforme du cancer de la prostate, le plus commun cancer parmi les hommes au Canada. La radiothérapie guidée par l'image (IGRT) utilisant les images ultrasons (US) quotidiennes est une technique largement utilisée pour régler ce problème. Une nouvelle technique de localisation ultrasons en trois dimensions, basée sur une méthode de vérification intra modalités, a été testée à l'Hôpital General de Montreal en 2005. L'objectif principal de cette thèse a été de mieux quantifier l'amplitude du mouvement de la prostate à travers une analyse rétrospective de 32 patients et d'évaluer son impacte dans la dosimétrie des traitements de la prostate avec et sans localisation US. L'analyse rétrospective a montré que la moyenne écart-type des mouvements de la prostate dans les directions AP, SI et DG est de -3.3 7.9 mm, -1.1 6.4 mm et -0.2 5.6 mm, respectivement. La plus grande rotation survient autour de l'axe latérale, avec une moyenne écart-type de -0.9 4.6, s'échelonnant entre -6.7 et 8.0. Pour estimer l'impacte dosimétrique du mouvement rigide de la prostate, la dose a été calculée en utilisant la méthode XVMC, qui prend en considération la géométrie du patient, les hétérogénéités et les corrections pour le mouvement. Une déviation moyenne de la D95% de jusqu'à -11.9% a été observe pour le PTV, -5.1% pour le CTV et -4.2% pour le GTV. Le V95% du PTV a été réduit par un facteur de -22.2% lorsque la translation quotidienne de la prostate était présente mais aucune correction n'a été appliquée. La dégradation de la dose à la cible a pu être corrige presque complètement en appliquant une correction du mouvement de translation, cependant lorsque la rotation a été prise en compte, le recouvrement de la dose a été moins adéquat. L'effet des prothèses m
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".