Reduction of PTV margins for elective pelvic lymph nodes in online adaptive radiotherapy of prostate cancer patients

Background Cone beam CT (CBCT) based online adaptive radiotherapy (oART) is a new development in radiotherapy. With oART, the requirements for planning target volume (PTV) margins differ from standard therapy because motion occurs during a session. In this study, we aim to evaluate a margin reduction for locally advanced prostate patients treated with oART. Material and methods Intrafraction motion of the elective pelvic lymph nodes was evaluated by two radiation therapists (RTTs) for 150 fractions from 10 prostate patients treated with oART. PTV margins of 3, 4 and 5 mm where added to these lymph nodes for all patients. The seven first patients were treated with 5 mm PTV margin, while the last three patients were treated with 4 mm margin. After treatment, the RTTs reviewed the verification CBCTs and evaluated whether the various PTV margins would have covered the adapted clinical target volume, scoring each fraction as approved, inconclusive or rejected. Couch shifts corresponding to the rigid prostate match between the CBCTs were analyzed with respect to the RTT evaluation. Results The RTTs approved a 4 mm margin in 95% of the fractions, while 2% of the fractions were rejected. For a 3 mm margin, 57% of the fractions were approved, while 5% were rejected. The scoring from the two RTTs was consistent; e.g., for 3 mm, one RTT approved 58% of the fractions, while the other approved 55%. If the couch was moved less than 2 mm in any direction, 70% of the fractions were approved for a 3 mm margin, compared to 32% for shifts greater than 2 mm. Conclusion It is safe to reduce the PTV margin from 5 to 4 mm for the elective pelvic lymph nodes for prostate patients treated with oART. Further margin reductions can be motivated for patients presenting little intrafraction motion.publishedVersio

Dystropathology increases energy expenditure and protein turnover in the mdx mouse model of Duchenne muscular dystrophy

The skeletal muscles in Duchenne muscular dystrophy and the mdx mouse model lack functional dystrophin and undergo repeated bouts of necrosis, regeneration, and growth. These processes have a high metabolic cost. However, the consequences for whole body energy and protein metabolism, and on the dietary requirements for these macronutrients at different stages of the disease, are not well-understood. This study used juvenile (4- to 5- wk-old) and adult (12- to 14-wk-old) male dystrophic C57BL/10ScSn-mdx/J and age-matched C57BL/10ScSn/J control male mice to measure total and resting energy expenditure, food intake, spontaneous activity, body composition, whole body protein turnover, and muscle protein synthesis rates. In juvenile mdx mice that have extensive muscle damage, energy expenditure, muscle protein synthesis, and whole body protein turnover rates were higher than in age-matched controls. Adaptations in food intake and decreased activity were insufficient to meet the increased energy and protein needs of juvenile mdx mice and resulted in stunted growth. In (non-growing) adult mdx mice with less severe dystropathology, energy expenditure, muscle protein synthesis, and whole body protein turnover rates were also higher than in age-matched controls. Food intake was sufficient to meet their protein and energy needs, but insufficient to result in fat deposition. These data show that dystropathology impacts the protein and energy needs of mdx mice and that tailored dietary interventions are necessary to redress this imbalance. If not met, the resultant imbalance blunts growth, and may limit the benefits of therapies designed to protect and repair dystrophic muscles

Avvikelsedetektering för icke återkommande trafikstockningar med hjälp av LSTM-nätverk

In this master thesis, we implement a two-step anomaly detection mechanism for non-recurrent traffic congestions with data collected from public transport buses in Stockholm. We investigate the use of machine learning to model time series data with LSTMs and evaluate the results with a baseline prediction model. The anomaly detection algorithm embodies both collective and contextual expressivity, meaning it is capable of findingcollections of delayed buses and also takes the temporality of the data into account. Results show that the anomaly detection performance benefits from the lower prediction errors produced by the LSTM network. The intersection rule significantly decreases the number of false positives while maintaining the true positive rate at a sufficient level. The performance of the anomaly detection algorithm has been found to depend on the road segment it is applied to, some segments have been identified to be particularly hard whereas other have been identified to be easier than others. The performance of the best performing setup of the anomaly detection mechanism had a true positive rate of 84.3 % and a true negative rate of 96.0 %.I den här masteruppsatsen implementerar vi en tvåstegsalgoritm för avvikelsedetektering för icke återkommande trafikstockningar. Data är insamlad från kollektivtrafikbussarna i Stockholm. Vi undersöker användningen av maskininlärning för att modellerna tidsseriedata med hjälp av LSTM-nätverk och evaluerar sedan dessa resultat med en grundmodell. Avvikelsedetekteringsalgoritmen inkluderar både kollektiv och kontextuell uttrycksfullhet, vilket innebär att kollektiva förseningar kan hittas och att även temporaliteten hos datan beaktas. Resultaten visar att prestandan hos avvikelsedetekteringen förbättras av mindre prediktionsfel genererade av LSTM-nätverket i jämförelse med grundmodellen. En regel för avvikelser baserad på snittet av två andra regler reducerar märkbart antalet falska positiva medan den höll kvar antalet sanna positiva på en tillräckligt hög nivå. Prestandan hos avvikelsedetekteringsalgoritmen har setts bero av vilken vägsträcka den tillämpas på, där några vägsträckor är svårare medan andra är lättare för avvikelsedetekteringen. Den bästa varianten av algoritmen hittade 84.3 % av alla avvikelser och 96.0 % av all avvikelsefri data blev markerad som normal data

Avvikelsedetektering för icke återkommande trafikstockningar med hjälp av LSTM-nätverk

In this master thesis, we implement a two-step anomaly detection mechanism for non-recurrent traffic congestions with data collected from public transport buses in Stockholm. We investigate the use of machine learning to model time series data with LSTMs and evaluate the results with a baseline prediction model. The anomaly detection algorithm embodies both collective and contextual expressivity, meaning it is capable of findingcollections of delayed buses and also takes the temporality of the data into account. Results show that the anomaly detection performance benefits from the lower prediction errors produced by the LSTM network. The intersection rule significantly decreases the number of false positives while maintaining the true positive rate at a sufficient level. The performance of the anomaly detection algorithm has been found to depend on the road segment it is applied to, some segments have been identified to be particularly hard whereas other have been identified to be easier than others. The performance of the best performing setup of the anomaly detection mechanism had a true positive rate of 84.3 % and a true negative rate of 96.0 %.I den här masteruppsatsen implementerar vi en tvåstegsalgoritm för avvikelsedetektering för icke återkommande trafikstockningar. Data är insamlad från kollektivtrafikbussarna i Stockholm. Vi undersöker användningen av maskininlärning för att modellerna tidsseriedata med hjälp av LSTM-nätverk och evaluerar sedan dessa resultat med en grundmodell. Avvikelsedetekteringsalgoritmen inkluderar både kollektiv och kontextuell uttrycksfullhet, vilket innebär att kollektiva förseningar kan hittas och att även temporaliteten hos datan beaktas. Resultaten visar att prestandan hos avvikelsedetekteringen förbättras av mindre prediktionsfel genererade av LSTM-nätverket i jämförelse med grundmodellen. En regel för avvikelser baserad på snittet av två andra regler reducerar märkbart antalet falska positiva medan den höll kvar antalet sanna positiva på en tillräckligt hög nivå. Prestandan hos avvikelsedetekteringsalgoritmen har setts bero av vilken vägsträcka den tillämpas på, där några vägsträckor är svårare medan andra är lättare för avvikelsedetekteringen. Den bästa varianten av algoritmen hittade 84.3 % av alla avvikelser och 96.0 % av all avvikelsefri data blev markerad som normal data

Avvikelsedetektering för icke återkommande trafikstockningar med hjälp av LSTM-nätverk

In this master thesis, we implement a two-step anomaly detection mechanism for non-recurrent traffic congestions with data collected from public transport buses in Stockholm. We investigate the use of machine learning to model time series data with LSTMs and evaluate the results with a baseline prediction model. The anomaly detection algorithm embodies both collective and contextual expressivity, meaning it is capable of findingcollections of delayed buses and also takes the temporality of the data into account. Results show that the anomaly detection performance benefits from the lower prediction errors produced by the LSTM network. The intersection rule significantly decreases the number of false positives while maintaining the true positive rate at a sufficient level. The performance of the anomaly detection algorithm has been found to depend on the road segment it is applied to, some segments have been identified to be particularly hard whereas other have been identified to be easier than others. The performance of the best performing setup of the anomaly detection mechanism had a true positive rate of 84.3 % and a true negative rate of 96.0 %.I den här masteruppsatsen implementerar vi en tvåstegsalgoritm för avvikelsedetektering för icke återkommande trafikstockningar. Data är insamlad från kollektivtrafikbussarna i Stockholm. Vi undersöker användningen av maskininlärning för att modellerna tidsseriedata med hjälp av LSTM-nätverk och evaluerar sedan dessa resultat med en grundmodell. Avvikelsedetekteringsalgoritmen inkluderar både kollektiv och kontextuell uttrycksfullhet, vilket innebär att kollektiva förseningar kan hittas och att även temporaliteten hos datan beaktas. Resultaten visar att prestandan hos avvikelsedetekteringen förbättras av mindre prediktionsfel genererade av LSTM-nätverket i jämförelse med grundmodellen. En regel för avvikelser baserad på snittet av två andra regler reducerar märkbart antalet falska positiva medan den höll kvar antalet sanna positiva på en tillräckligt hög nivå. Prestandan hos avvikelsedetekteringsalgoritmen har setts bero av vilken vägsträcka den tillämpas på, där några vägsträckor är svårare medan andra är lättare för avvikelsedetekteringen. Den bästa varianten av algoritmen hittade 84.3 % av alla avvikelser och 96.0 % av all avvikelsefri data blev markerad som normal data

Impact of simulation based training for nurses assessment of a criticaly ill patient : a literature review

Sjukvården ska bedrivas patientsäkert och höga krav ställs på dess utövare att agera rätt i pressade situationer. Då det inte anses säkert eller etiskt korrekt att öva på patienter är sjukvården i behov av en form av utbildning för att kunna utbilda sin personal i så kallade högrisk- sällan-händelser. Simuleringsträning har dokumenterade resultat på teamarbete och tekniska kunskaper för flera professioner och inte bara inom sjukvården. Då säker vård, samarbete i team och tekniskt kunnande alla är egenskaper och kompetenskrav som ställs på sjuksköterskor inom akutsjukvård behövs en utbildning för att säkerställa att denna kompetens finns och utvecklas. Syftet med studien var att undersöka om och i så fall hur simuleringsträning påverkar sjuksköterskans omhändertagande av en akut sjuk patient. Metoden som användes var en allmän litteraturöversikt. Datainsamlingen genomfördes i databaserna CINAHL, PubMed och PsycINFO, samt via manuella sökningar. Totalt identifierades 15 vårdvetenskapliga artiklar som var publicerade mellan år 2010–2020, vilka svarade på studiens syfte. Analysmetoden innebar en integrerad analys. Utifrån den integrerade analysen identifierades två kategorier; Sjuksköterskans personliga utveckling och Sjuksköterskans kliniska utveckling.  Resultatet visade att simuleringsträning gjorde att sjuksköterskor upplevde sig få en ökad förmåga till att initialt omhänderta och bedöma akut sjuka patienter. Det identifierades även att simuleringsträning förbättrade kommunikationen vid teamarbete. Utöver det visade resultatet att efter genomförda simuleringsträningar hade sjuksköterskornas självförtroende ökat och stressen som upplevdes i akuta situationer minskat ju mer de fick simuleringsöva. Även trygghet i användandet av hjälpmedel ökade.  Slutsatsen för den här studien är att simuleringsträning inom akutsjukvården kan bidra till ökad kunskap om sjukdomstillstånd och specifik behandling. Vidare kan den bidra till ökad patientsäkerhet i det akuta omhändertagandet genom förbättrat teamarbete och förbättrad självkänsla hos sjuksköterskorna

Impact of simulation based training for nurses assessment of a criticaly ill patient : a literature review

Sjukvården ska bedrivas patientsäkert och höga krav ställs på dess utövare att agera rätt i pressade situationer. Då det inte anses säkert eller etiskt korrekt att öva på patienter är sjukvården i behov av en form av utbildning för att kunna utbilda sin personal i så kallade högrisk- sällan-händelser. Simuleringsträning har dokumenterade resultat på teamarbete och tekniska kunskaper för flera professioner och inte bara inom sjukvården. Då säker vård, samarbete i team och tekniskt kunnande alla är egenskaper och kompetenskrav som ställs på sjuksköterskor inom akutsjukvård behövs en utbildning för att säkerställa att denna kompetens finns och utvecklas. Syftet med studien var att undersöka om och i så fall hur simuleringsträning påverkar sjuksköterskans omhändertagande av en akut sjuk patient. Metoden som användes var en allmän litteraturöversikt. Datainsamlingen genomfördes i databaserna CINAHL, PubMed och PsycINFO, samt via manuella sökningar. Totalt identifierades 15 vårdvetenskapliga artiklar som var publicerade mellan år 2010–2020, vilka svarade på studiens syfte. Analysmetoden innebar en integrerad analys. Utifrån den integrerade analysen identifierades två kategorier; Sjuksköterskans personliga utveckling och Sjuksköterskans kliniska utveckling.  Resultatet visade att simuleringsträning gjorde att sjuksköterskor upplevde sig få en ökad förmåga till att initialt omhänderta och bedöma akut sjuka patienter. Det identifierades även att simuleringsträning förbättrade kommunikationen vid teamarbete. Utöver det visade resultatet att efter genomförda simuleringsträningar hade sjuksköterskornas självförtroende ökat och stressen som upplevdes i akuta situationer minskat ju mer de fick simuleringsöva. Även trygghet i användandet av hjälpmedel ökade.  Slutsatsen för den här studien är att simuleringsträning inom akutsjukvården kan bidra till ökad kunskap om sjukdomstillstånd och specifik behandling. Vidare kan den bidra till ökad patientsäkerhet i det akuta omhändertagandet genom förbättrat teamarbete och förbättrad självkänsla hos sjuksköterskorna

A comparative study of the conventional item-based collaborative filtering and the Slope One algorithms for recommender systems

Recommender systems are an important research topic in todays society as the amount of data increases across the globe. In order for commercial systems to give their users good and personalized recommendations on what data may be of interest to them in an effective manner, such a system must be able to give recommendations quickly and scale well as data increases. The purpose of this study is to evaluate two such algorithms with this in mind.  The two different algorithm families tested are classified as item-based collaborative filtering but work very differently. It is therefore of interest to see how their complexities affect their performance, accuracy as well as scalability. The Slope One family is much simpler to implement and proves to be equally as efficient, if not even more efficient than the conventional item-based ones. Both families do require a precomputation stage before recommendations are possible to give, this is the stage where Slope One suffers in comparison to the conventional item-based one. The algorithms are tested using Lenskit, on data provided by GroupLens and their MovieLens project

Non-invasive gas monitoring in newborn infants using diode laser absorption spectroscopy: A case study

Non-invasive diode laser spectroscopy was, for the first time, used to assess gas content in the intestines and the lungs of a new-born, 4 kg, baby. Two gases, water vapor and oxygen, were studied with two low-power tunable diode lasers, illuminating the surface skin tissue and detecting the diffusely emerging light a few centimeters away. The light, having penetrated into the tissue, had experienced absorption by gas located in the lungs and in the intestines. Very distinct water vapor signals were obtained from the intestines while imprint from oxygen was lacking, as expected. Detectable, but minor, signals of water vapor were also obtained from the lungs, illuminating the armpit area and detecting below the collar bone. Water vapor signals were seen but again oxygen signals were lacking, now due to the difficulties of penetration of the oxygen probing light into the lungs of this full-term baby. Ultra-sound images were obtained both from the lungs and from the stomach of the baby. Based on dimensions and our experimental findings, we conclude, that for early pre-term babies, also oxygen should be detectable in the lungs, in addition to intestine and lung detection of water vapor. The present paper focuses on the studies of the intestines while the lung studies will be covered in a forthcoming paper