An investigation of predictors for prostate motion in image-guided intensity-modulated prostate radiotherapy
Bibliographic record
Abstract
En radiothérapie de la prostate, la variation de la position de la prostate est compensée par l’ajout d’une marge PTV ("planning target volume") autour du CTV ("clinical target volume"). Cette marge est souvent basée sur des études utilisant un grand nombre d’individus, ne considérant donc pas l’incertitude relative à chaque patient. Des études ont suggéré des associations entre le mouvement prostatique et certains attributs propres aux patients, comme le poids. Ce mémoire vise à établir si de telles relations existent pour des patients traités au Centre Universitaire de Santé McGill (CUSM) afin de déterminer si certains d’entre eux bénéficiaient de marges personnalisées. Le second objectif est de valider les marges PTV hypofractionées typiquement utilisées au CUSM afin de confirmer si elles sont adéquates selon le mouvement prostatique observé.Pour 400 patients traités avec de l’imagerie guidée (tomodensitométrie volumique à faisceau conique [TVFC]), 43 différentes caractéristiques et un total de 5846 déplacements de la prostate dans chaque direction de mouvement selon une correspondance entre la position de la prostate avant chaque traitement et lors de la simulation par tomodensitométrie ont été notés. Les associations entre l’écart type du mouvement prostatique et chaque variable ont été établies à l’aide de régressions linéaires. Des déplacements intrafractionnels pour 20 autres patients ont été estimés selon la correspondance de la glande entre des images TVFC pré- et post-traitement. La proportion de déplacements à l’intérieur des marges PTV hypofractionées utilisées au CUSM a été calculée.Des écarts types similaires à ceux d’études antérieures ont été obtenus. La régression linéaire a mené à de larges intervalles de confiance et des associations peu concluantes pour la plupart des variables. Des associations modestes, quoique non cliniquement significatives, ont été observées pour les variables suivantes : stade du cancer, dispositifs d’immobilisation, poids du patient et volume du CTV. Adapter les marges pour cette cohorte peut donc être difficile, limitant la possibilité de créer des marges personnalisées. Les marges hypofractionées étaient adéquates pour contenir 95% des déplacements dans les directions sup.-inf. et latérales. Dans la direction ant.-post., la prostate aurait été couverte 69.3% du temps. Des marges préconçues devraient être utilisées avec précaution
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 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) | 0.001 | 0.000 |
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".