Changing Therapeutic Paradigms: Predicting mCRC Lesion Response to Selective Internal Radionuclide Therapy (SIRT) based on Critical Absorbed Dose Thresholds: A Case Study
Publish Year: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 277
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JNMB-5-1_009
تاریخ نمایه سازی: 12 تیر 1398
Abstract:
A 65 year old male with metastatic colorectal cancer (mCRC) in the liver was referred for selective internal radionuclide therapy (SIRT) following a history of extensive systemic chemotherapy. 90Y PET imaging was performed immediately after treatment and used to confirm lesion targeting and measure individual lesion absorbed doses. Lesion dosimetry was highly predictive of eventual response in the follow-up FDG PET performed 8 weeks after therapy. The derived radiation dose map was used to plan a second SIRT procedure aiming to protect healthy liver by keeping absorbed dose below the critical dose threshold, whilst targeting the remaining lesions that had received sub-critical dosing. Again, 90Y PET was performed immediately post-treatment and used to derive absorbed dose measures to both lesions and healthy parenchyma. Additional followup FDG PET imaging again confirmed the role of the 90Y PET dose map as an early predictor of response, and a tool for safe repeat treatment planning.
Authors
Kathy W
Institute of Medical Physics, The University of Sydney
Elizabeth Bernard
The department fo Nuclear Medicine, Royal North Shore Hospital
Richard Maher
Department of Radiology, Royal North Shore Hospital
Stephen Clarke
Department of Medical Oncology, Royal North Shore Hospital
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :