1,720,963 research outputs found
Desarrollo e implementación de modelos para dosimetría en terapias con radiofármacos marcados β− y α
Full text linkTesis (Doctor en Física)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2025.Fil: Scarinci, Ignacio Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación: Argentina.La creciente incidencia del cáncer ha impulsado el desarrollo de terapias avanzadas en medicina nuclear, donde las terapias con radiofármacos marcados (TRM) han demostrado gran eficacia en el tratamiento de tumores al utilizar emisores beta- y alfa junto a moléculas carriers para dirigir la radiación con precisión a las células malignas, minimizando el daño en tejidos sanos. Un elemento crucial para el éxito de estos tratamientos es la dosimetría a nivel paciente-específico. Ésta permite calcular con exactitud la dosis absorbida en función de las características anatómicas y metabólicas específicas de cada paciente. Para esto, se integran imágenes 3D de tomografía por emisión de positrones (PET), por emisión de fotón único (SPECT) y computada (TC), logrando un nivel de precisión en la planificación y monitoreo del tratamiento que es vital para su seguridad y eficacia. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta transformadora en dosimetría y procesamiento de imágenes, especialmente en aplicaciones de aprendizaje automático para mejorar la segmentación de estructuras anatómicas y aumentar la resolución y precisión de las imágenes.
Esta tesis presenta modelos innovadores basados en IA que abordan dos desafíos clave: la segmentación precisa de imágenes PET, SPECT y TC, y el cálculo de dosis absorbida a nivel voxel para emisores \bet y \alfa. Se presentan dos modelos específicos para emisores beta-, incluyendo un modelo de convolución de núcleos de dosis puntual (DPK) que considera la heterogeneidad tisular, logrando una dosimetría voxelizada de alta precisión en tiempos de procesamiento reducidos. Asimismo, para la radioembolización hepática con 90Y, se implementó un modelo basado en redes neuronales profundas, que permite estimar las dosis absorbidas con una precisión cercana a la obtenida por simulaciones Monte Carlo, pero en tiempos considerablemente más cortos. Finalmente, se diseñó un modelo para radionúclidos emisores alfa que opera en dos escalas: macrodosimétrica (sobre imágenes PET o SPECT) y a pequeña escala, usando imágenes histológicas para evaluar dosis a nivel celular, lo cual abre nuevas posibilidades para optimizar y personalizar los tratamientos basados en la microestructura del tejido. Estos avances posicionan a la dosimetría en TRM en un nuevo nivel de precisión y personalización, con el potencial de mejorar los resultados clínicos y maximizar la seguridad del paciente.The increasing incidence of cancer has driven the development of advanced therapies in the field of nuclear medicine, where targeted radiopharmaceutical therapies (TRM) have demonstrated significant efficacy in the treatment of tumours by using beta- and alpha emitters in combination with carrier molecules to precisely target radiation to malignant cells, thereby minimising damage to healthy tissues. A crucial element for the success of these treatments is patient-specific dosimetry, which makes it possible to accurately calculate the absorbed dose based on each patient's specific anatomical and metabolic characteristics. In order to achieve the desired level of precision in treatment planning and monitoring, which is vital for safety and efficacy, 3D positron emission tomography (PET), single-photon emission computed tomography (SPECT) and computed tomography (CT) images are integrated. In this context, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in dosimetry and image processing, especially in machine learning applications, to improve the segmentation of anatomical structures and increase image resolution and accuracy.
This thesis presents innovative AI-based models that address two key challenges: accurate segmentation of PET, SPECT and CT images and calculation of absorbed dose at the voxel level for beta and alpha emitters. Two specific models for beta emitters are presented, including a dose point kernel convolution (DPK) model that accounts for tissue heterogeneity, achieving high-precision voxelised dosimetry in reduced processing times. Furthermore, for the context of hepatic radioembolization with 90Y, a model based on deep neural networks was implemented, which allows estimating absorbed doses with an accuracy close to that obtained by Monte Carlo simulations but in considerably shorter times. Finally, a model was designed for alpha-emitting radionuclides that operate at two scales: macro dosimetric (on PET or SPECT images) and small-scale, using histological images to assess doses at the cellular level opening new possibilities to optimise and personalise treatments based on tissue microstructure. These advances position TRM dosimetry at a new level of precision and personalisation, potentially improving clinical outcomes and maximising patient safety.Fil: Scarinci, Ignacio Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación: Argentina
Theoretical and computational estimation of the stopping power for electrons and protons for a pagat dosimeter infused with goldnanoparticles in the energy range of therapeutic applications
Full text linkFil: Salinas Domján, Carolina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Salinas Domján, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Salinas Domján, Carolina. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes de Rayos X LIIFAMIR x; Argentina.Fil: Mattea, Facundo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina.Fil: Mattea, Facundo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación. Laboratorio de Investigaciones e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Mattea, Facundo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada; Argentina.Fil: Romero, M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina.Fil: Romero, M. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes de Rayos X LIIFAMIR x; Argentina.Fil: Romero, M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada; Argentina.Fil: Scarinci, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Scarinci, Ignacio. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes de Rayos X LIIFAMIR x; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Universidad de La Frontera. Centro de Excelencia de Física e Ingeniería en Salud - CFIS & Departamento Ciencias Físicas; Chile.El presente trabajo estudia el comportamiento del poder de frenado ostopping powerde un sistema de dosimetría porgel polimérico de tipo PAGAT, infundido con nanopartículas de alto número atómico formadas por átomos de oro, conuna concentración de 1 % en masa. El estudio se realiza para diferentes energías de haces de electrones y protones dentrode rangos de aplicaciones terapéuticas, inicialmente con una estimación teórica y posteriormente mediante el empleode técnicas de simulación con código Monte Carlo: PENELOPE en el caso de electrones, y FLUKA en el caso deprotones. Los resultados obtenidos de manera analítica muestran un comportamiento promisorio para sistemas tejido-equivalente infundidos con nanopartículas de oro, mientras que los resultados obtenidos por simulación poseen unamejor correspondencia con modelos que consideran el camino neto recorrido, a comparación de modelos que utilizanel espesor de la muestra como aproximación a configuraciones experimentales.The present work focuses on the behavior of the stopping power of a polymer gel dosimetry system, known as PAGAT,infused with high atomic number nanoparticles formed by gold, with a 1 % mass concentration. The study is carriedout for different energies of electron and proton beams within ranges of therapeutic applications, first by theoreticalassessment, and then by simulation with Monte Carlo codes: PENELOPE in the case of electrons, and FLUKA inthe case of protons. The results obtained analytically show promising behavior for gold nanoparticle infused tissue-equivalent systems, while the simulation results show better correspondence with models that consider the net pathtraveled, instead of models based on the thickness of the samples as typically done in experimental determinations.info:eu-repo/semantics/publishedVersionFil: Salinas Domján, Carolina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Salinas Domján, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Salinas Domján, Carolina. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes de Rayos X LIIFAMIR x; Argentina.Fil: Mattea, Facundo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina.Fil: Mattea, Facundo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación. Laboratorio de Investigaciones e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Mattea, Facundo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada; Argentina.Fil: Romero, M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina.Fil: Romero, M. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes de Rayos X LIIFAMIR x; Argentina.Fil: Romero, M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada; Argentina.Fil: Scarinci, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Scarinci, Ignacio. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes de Rayos X LIIFAMIR x; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Universidad de La Frontera. Centro de Excelencia de Física e Ingeniería en Salud - CFIS & Departamento Ciencias Físicas; Chile
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Dose Point Kernel calculation and modeling with nuclear medicine dosimetry purposes
Full text linkTrabajo presentado en el X Latin American Symposium on Nuclear Physics and Applications (X LASNPA), 1-6 diciembre 2013. Montevideo, Uruguay.Fil: Scarinci, Ignacio Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Pérez, Pedro Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Pérez, Pedro Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Pérez, Pedro Antonio. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Física; Argentina.Monoclonal labeled antibodies are commonly used for radioimmunotherapy purposes in nuclear medicine. The procedure is based on the deposition of specific radiactivity concentrations on tumoral regions with the aim of treating tumoral diseases. Patient metabolism produces nonuniform organ activity distributions, but there are some traditional approaches for internal dosimetry assuming uniform spatial distribution of activity within organ or tissues of interest. When patient-specific dosimetry needs to be performed, these methods may involve non negligible uncertainties. Treatment evaluation and preliminary planning require the estimation of absorbed dose distribution and this goal can be achieved by different approaches. For example, it is possible to perform Monte Carlo simulations for numerical dose assessments; whereas analytical calculations can be carried out by convolution of activity distribution using Dose Point Kernels. Besides, it is often found that some internal dosimetry approaches assume simplified conditions of infinite ad homogeneous media for radiation transport and corresponding dose deposition.
This work presents a method for internal dosimetry in nuclear medicine by means of Dose Point Kernels. The proposed method is capable of performing calculations over heterogeneous systems. The starting point is a set of suitable kernels previously calculated by Monte Carlo simulations in different tissues. Thus, dose distribution is obtained by the proposed hybrid approach involving both numerical and analytical methods. Preliminary tests on simplified geometries demonstrated the capability of the developed technique; whereas computation of patient-specific internal dosimetry suggest promising performance. Hence, the developed method may constitute a valuable tool for nuclear medicine dosimetry purposes.publishedVersionFil: Scarinci, Ignacio Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Valente, Mauro Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Pérez, Pedro Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.Fil: Pérez, Pedro Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a la Medicina e Imágenes por Rayos X; Argentina.Fil: Pérez, Pedro Antonio. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Física; Argentina.Física Atómica, Molecular y Química (física de átomos y moléculas incluyendo colisión, interacción con radiación, resonancia magnética, Moessbauer Efecto.
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
SOCH. An ML-based pipeline for PET automatic segmentation by heuristic algorithms means
Full text linkNowadays, nuclear medicine procedures have become a standard for several pathologies, both for diagnosis and therapeutic purposes. Also, regarding therapeutic applications, the demand for novel techniques and new radioisotopes is increasing worldwide. Due to the high dose rates involved in therapy procedures, this aspect requires significant efforts related to the development of more accurate methods and protocols for individualized patient dosimetry estimations. New theranostic procedures allowing joint diagnosis/treatment implementation proves to be suitable for image-guided dosimetry. Therefore, appropriate image segmentation becomes a key issue for tissues/organs identification. Implementation of machine learning models for digital image processing is a promising opportunity to complement expert clinical analysis. This work presents SOCH, an original machine learning-based pipeline capable of PET/CT unsupervised automatic segmentation by heuristic algorithms means using clustering and machine learning techniques. Obtained results suggested, preliminary, that pipeline flows based on K-Means and HDBSCAN algorithms are capable of PET/CT image segmentation, proving to be a promising tool to assist expert clinicians in daily procedures.Fil: Scarinci, Ignacio Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática. Astronomía, Física y Computación. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a La Medicina e Imágenes por Rayos X (LIIFAMIRx); ArgentinaFil: Valente, Mauro Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática. Astronomía, Física y Computación. Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a La Medicina e Imágenes por Rayos X (LIIFAMIRx); Argentina. Universidad de La Frontera; ChileFil: Pérez, Pedro Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba; Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Laboratorio de Investigación e Instrumentación en Física Aplicada a La Medicina e Imágenes por Rayos X (LIIFAMIRx); Argentin
A machine learning-based model for a dose point kernel calculation
Full text linkPurpose: Absorbed dose calculation by kernel convolution requires the prior determination of dose point kernels (DPK). This study reports on the design, implementation, and test of a multi-target regressor approach to generate the DPKs for monoenergetic sources and a model to obtain DPKs for beta emitters. Methods: DPK for monoenergetic electron sources were calculated using the FLUKA Monte Carlo (MC) code for many materials of clinical interest and initial energies ranging from 10 to 3000 keV. Regressor Chains (RC) with three different coefficients regularization/shrinkage models were used as base regressors. Electron monoenergetic scaled DPKs (sDPKs) were used to assess the corresponding sDPKs for beta emitters typically used in nuclear medicine, which were compared against reference published data. Finally, the beta emitters sDPK were applied to a patient-specific case calculating the Voxel Dose Kernel (VDK) for a hepatic radioembolization treatment with 90 Y. Results: The three trained machine learning models demonstrated a promising capacity to predict the sDPK for both monoenergetic emissions and beta emitters of clinical interest attaining differences lower than 10 % in the mean average percentage error (MAPE) as compared with previous studies. Furthermore, differences lower than 7 % were obtained for the absorbed dose in patient-specific dosimetry comparing against full stochastic MC calculations. Conclusion: An ML model was developed to assess dosimetry calculations in nuclear medicine. The implemented approach has shown the capacity to accurately predict the sDPK for monoenergetic beta sources in a wide range of energy in different materials. The ML model to calculate the sDPK for beta-emitting radionuclides allowed to obtain VDK useful to achieve reliable patient-specific absorbed dose distributions required short computation times.Fil: Scarinci, Ignacio Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; ArgentinaFil: Valente, Mauro Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina. Universidad de La Frontera; ChileFil: Pérez, Pedro Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentin
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
- …
