Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Overview of the Development of Stereotactic Body Radiation Therapy

論文の概要: An Overview of the Development of Stereotactic Body Radiation Therapy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16718v1
Date: Mon, 26 Feb 2024 16:38:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-28 19:59:12.164815
Title: An Overview of the Development of Stereotactic Body Radiation Therapy
Title（参考訳）: 立体放射線治療の現状と展望
Authors: Yanqi Zong, Zhengrong Cui, Luqi Lin, Sihao Wang, Yizhi Chen
Abstract要約: 立体体放射線療法(SBRT)とは、腫瘍の病変領域に3次元空間で高エネルギー線を集中させることである。医用画像、放射線生物学、その他の分野の包括的発展に伴い、この低屈折率で高線量放射線治療法が臨床に応用されつつある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4162345860773601
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Stereotactic body radiation therapy (SBRT) refers to focusing high-energy rays in three-dimensional space on the tumor lesion area, reducing the dose received by surrounding normal tissues, which can effectively improve the local control rate of the tumor and reduce the probability of complications. With the comprehensive development of medical imaging, radiation biology and other disciplines, this less-fractional, high-dose radiotherapy method has been increasingly developed and applied in clinical practice. The background, radio-biological basis, key technologies and main equipment of SBRT are discussed, and its future development direction is prospected.
Abstract（参考訳）: 立体的身体放射線療法(sbrt)とは、腫瘍病変領域の3次元空間における高エネルギー線を集束させ、周囲の正常組織から受ける線量を減らし、腫瘍の局所制御率を効果的に改善し、合併症の可能性を減少させる。医用画像、放射線生物学、その他の分野の包括的発展に伴い、この低屈折率で高線量放射線治療法が臨床に応用されつつある。本稿では,SBRTの背景,放射線生物学的基礎,キー技術,主要機器について論じ,今後の開発方向性について述べる。

関連論文リスト

Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2024: Meningioma Radiotherapy Planning Automated Segmentation [47.119513326344126]
BraTS-MEN-RTの課題は、脳MRIを計画する放射線治療の最大のマルチ機関データセットを使用して、自動セグメンテーションアルゴリズムを進化させることである。それぞれの症例には、3D後T1強調放射線治療計画MRIがネイティブな取得スペースに含まれている。ターゲットボリュームアノテーションは、確立された放射線治療計画プロトコルに準拠している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-28T17:25:43Z)
Using Multiparametric MRI with Optimized Synthetic Correlated Diffusion Imaging to Enhance Breast Cancer Pathologic Complete Response Prediction [71.91773485443125]
ネオアジュバント化学療法は乳癌の治療戦略として最近人気を集めている。ネオアジュバント化学療法を推奨する現在のプロセスは、医療専門家の主観的評価に依存している。本研究は, 乳癌の病理組織学的完全反応予測に最適化されたCDI$s$を応用することを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-13T15:40:56Z)
Understanding the PULSAR Effect in Combined Radiotherapy and Immunotherapy through Attention Mechanisms with a Transformer Model [15.92881751491451]
PULSARは、パーソナライズされた癌管理に対する立体的アブレーション放射線療法の適応である。 PULSARとPD-L1ブロックド免疫療法の根本的相互作用を調べるために,トランスフォーマーを用いたアテンション機構を初めて適用した。提案手法は, 腫瘍容積の変化傾向を半定量的に予測し, 自己注意スコアと横断注意スコアの両方を通して潜在的な因果関係の同定に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-07T03:12:31Z)
ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data [115.0747462486285]
ChatRadio-Valuerは、一般化可能な表現を学習する自動放射線学レポート生成のための調整されたモデルである。本研究で利用した臨床データセットは,textbf332,673の顕著な総計を含む。 ChatRadio-Valuerは、最先端のモデル、特にChatGPT(GPT-3.5-Turbo)やGPT-4などより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-08T17:23:17Z)
RadOnc-GPT: A Large Language Model for Radiation Oncology [42.92077650252404]
RadOnc-GPTは、アリゾナ州のマヨクリニックの放射線腫瘍学患者の大規模なデータセットに基づいて微調整された。このモデルは、放射線治療レギュレータの生成、最適な放射線モダリティの決定、診断記述/ICDコードの提供という、3つの重要なタスクを指導チューニングする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-18T21:15:02Z)
Radiology-Llama2: Best-in-Class Large Language Model for Radiology [71.27700230067168]
本稿では,ラジオロジーに特化した大規模言語モデルであるRadiology-Llama2を紹介する。 MIMIC-CXRとOpenIデータセットのROUGEメトリクスを用いた定量的評価は、Radiology-Llama2が最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:44:28Z)
Reconstructing the somatotopic organization of the corticospinal tract remains a challenge for modern tractography methods [55.07297021627281]
CST(Corticospinal tract)は、人間の脳において、身体の自発的な動きを制御できる重要なホワイトマター線維である。拡散MRIトラクトグラフィーは、ヒトの健康におけるCST経路の解剖学的および変動性の研究を可能にする唯一の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-09T02:05:40Z)
Risk Classification of Brain Metastases via Radiomics, Delta-Radiomics and Machine Learning [7.165205048529115]
放射線学と機械学習 (ML) を用いて, 進行の進行のリスクが高い転移は, 腫瘍発生前の経過観察中に同定できると仮定した。この分類は、最大関連最小冗長(MRMR)技術とサポートベクトルマシン(SVM)により実現される。以上の結果から,SRT後フォローアップにおける放射能および機械学習に基づくBMのリスク階層化は,良好な精度で可能であり,SRT後フォローアップのパーソナライズと改善のためにさらに追求すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-17T10:55:18Z)
A unified 3D framework for Organs at Risk Localization and Segmentation for Radiation Therapy Planning [56.52933974838905]
現在の医療ワークフローは、OAR(Organs-at-risk)のマニュアル記述を必要とする本研究は,OARローカライゼーション・セグメンテーションのための統合された3Dパイプラインの導入を目的とする。提案手法は医用画像に固有の3Dコンテキスト情報の活用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-01T17:08:41Z)
Optimizing Radiotherapy Plans for Cancer Treatment with Tensor Networks [0.0]
IMRT(Intensity-Modulated Radiation Therapy)技術は、不均一な腫瘍や不均一な腫瘍を治療し、健康な臓器に対する放射線毒性を低下させる。我々は、線量最適化問題をIsing-like Hamiltonianの基底状態の探索にマッピングし、長距離相互作用量子ビットの系を記述する。同様のアプローチは、将来のハイブリッド古典量子アルゴリズムにも適用でき、将来の医療における量子技術の利用の道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-19T14:28:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。