SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Troost E. G. C.)
 

Sökning: WFRF:(Troost E. G. C.) > The role of computa...

The role of computational methods for automating and improving clinical target volume definition

Unkelbach, Jan (författare)
Bortfeld, Thomas (författare)
Cardenas, Carlos E. (författare)
visa fler...
Gregoire, Vincent (författare)
Hager, Wille (författare)
Stockholms universitet,Fysikum
Heijmen, Ben (författare)
Jeraj, Robert (författare)
Korreman, Stine S. (författare)
Ludwig, Roman (författare)
Pouymayou, Bertrand (författare)
Shusharina, Nadya (författare)
Söderberg, Jonas (författare)
Toma-Dasu, Iuliana (författare)
Karolinska Institutet,Stockholms universitet,Fysikum
Troost, Esther G. C. (författare)
Vasquez Osorio, Eliana (författare)
, en Heijmen (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Elsevier BV, 2020
2020
Engelska.
Ingår i: Radiotherapy and Oncology. - : Elsevier BV. - 0167-8140 .- 1879-0887. ; 153, s. 15-25
Relaterad länk:
https://www.zora.uzh...
visa fler...
https://urn.kb.se/re...
https://doi.org/10.1...
http://kipublication...
visa färre...
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Treatment planning in radiotherapy distinguishes three target volume concepts: the gross tumor volume(GTV), the clinical target volume (CTV), and the planning target volume (PTV). Over time, GTV definitionand PTV margins have improved through the development of novel imaging techniques and better imageguidance, respectively. CTV definition is sometimes considered the weakest element in the planning pro-cess. CTV definition is particularly complex since the extension of microscopic disease cannot be seenusing currently available in-vivo imaging techniques. Instead, CTV definition has to incorporate knowl-edge of the patterns of tumor progression. While CTV delineation has largely been considered the domainof radiation oncologists, this paper, arising from a 2019 ESTRO Physics research workshop, discusses thecontributions that medical physics and computer science can make by developing computational meth-ods to support CTV definition. First, we overview the role of image segmentation algorithms, which mayin part automate CTV delineation through segmentation of lymph node stations or normal tissues repre-senting anatomical boundaries of microscopic tumor progression. The recent success of deep convolu-tional neural networks has also enabled learning entire CTV delineations from examples. Second, wediscuss the use of mathematical models of tumor progression for CTV definition, using as example theapplication of glioma growth models to facilitate GTV-to-CTV expansion for glioblastoma that is consis-tent with neuroanatomy. We further consider statistical machine learning models to quantify lymphaticmetastatic progression of tumors, which may eventually improve elective CTV definition. Lastly, we dis-cuss approaches to incorporate uncertainty in CTV definition into treatment plan optimization as well asgeneral limitations of the CTV concept in the case of infiltrating tumors without natural boundaries.

Ämnesord

MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Cancer och onkologi (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Cancer and Oncology (hsv//eng)

Nyckelord

Clinical target volume
Automatic image segmentation
Computational tumor growth models

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy