20 resultados para model base
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Mouse mammary tumor virus is known to infect newborn mice via mother's milk. A proposed key step for viral spread to the mammary gland is by the infection of lymphocytes. We show here that although in suckling mice retroviral proteins are found in all epithelial cells of the gut, viral DNA is exclusively detectable in the Peyer's patches. As early as 5 d after birth the infection leads to a superantigen response in the Peyer's patches but not in other lymphoid organs draining the intestine. Viral DNA can be detected before the superantigen response and becomes first evident in the Peyer's patches followed by mesenteric lymph nodes and finally all lymphoid organs.
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Clinicians increasingly agree that it is important to assess patients' spirituality and to incorporate this dimension into the care of elderly persons, in order to enhance patient-centered care. However, models of integrative care that take into account the spiritual dimension of the patient are needed in order to promote a holistic approach to care. This research defines a concept of spirituality in the hospitalized elderly person and develops a model on which to base spirituality assessment in the hospital setting. The article presents in detail the different stages in the conceptualization of The Spiritual Needs Model.
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Résumé : La radiothérapie par modulation d'intensité (IMRT) est une technique de traitement qui utilise des faisceaux dont la fluence de rayonnement est modulée. L'IMRT, largement utilisée dans les pays industrialisés, permet d'atteindre une meilleure homogénéité de la dose à l'intérieur du volume cible et de réduire la dose aux organes à risque. Une méthode usuelle pour réaliser pratiquement la modulation des faisceaux est de sommer de petits faisceaux (segments) qui ont la même incidence. Cette technique est appelée IMRT step-and-shoot. Dans le contexte clinique, il est nécessaire de vérifier les plans de traitement des patients avant la première irradiation. Cette question n'est toujours pas résolue de manière satisfaisante. En effet, un calcul indépendant des unités moniteur (représentatif de la pondération des chaque segment) ne peut pas être réalisé pour les traitements IMRT step-and-shoot, car les poids des segments ne sont pas connus à priori, mais calculés au moment de la planification inverse. Par ailleurs, la vérification des plans de traitement par comparaison avec des mesures prend du temps et ne restitue pas la géométrie exacte du traitement. Dans ce travail, une méthode indépendante de calcul des plans de traitement IMRT step-and-shoot est décrite. Cette méthode est basée sur le code Monte Carlo EGSnrc/BEAMnrc, dont la modélisation de la tête de l'accélérateur linéaire a été validée dans une large gamme de situations. Les segments d'un plan de traitement IMRT sont simulés individuellement dans la géométrie exacte du traitement. Ensuite, les distributions de dose sont converties en dose absorbée dans l'eau par unité moniteur. La dose totale du traitement dans chaque élément de volume du patient (voxel) peut être exprimée comme une équation matricielle linéaire des unités moniteur et de la dose par unité moniteur de chacun des faisceaux. La résolution de cette équation est effectuée par l'inversion d'une matrice à l'aide de l'algorithme dit Non-Negative Least Square fit (NNLS). L'ensemble des voxels contenus dans le volume patient ne pouvant être utilisés dans le calcul pour des raisons de limitations informatiques, plusieurs possibilités de sélection ont été testées. Le meilleur choix consiste à utiliser les voxels contenus dans le Volume Cible de Planification (PTV). La méthode proposée dans ce travail a été testée avec huit cas cliniques représentatifs des traitements habituels de radiothérapie. Les unités moniteur obtenues conduisent à des distributions de dose globale cliniquement équivalentes à celles issues du logiciel de planification des traitements. Ainsi, cette méthode indépendante de calcul des unités moniteur pour l'IMRT step-andshootest validée pour une utilisation clinique. Par analogie, il serait possible d'envisager d'appliquer une méthode similaire pour d'autres modalités de traitement comme par exemple la tomothérapie. Abstract : Intensity Modulated RadioTherapy (IMRT) is a treatment technique that uses modulated beam fluence. IMRT is now widespread in more advanced countries, due to its improvement of dose conformation around target volume, and its ability to lower doses to organs at risk in complex clinical cases. One way to carry out beam modulation is to sum smaller beams (beamlets) with the same incidence. This technique is called step-and-shoot IMRT. In a clinical context, it is necessary to verify treatment plans before the first irradiation. IMRT Plan verification is still an issue for this technique. Independent monitor unit calculation (representative of the weight of each beamlet) can indeed not be performed for IMRT step-and-shoot, because beamlet weights are not known a priori, but calculated by inverse planning. Besides, treatment plan verification by comparison with measured data is time consuming and performed in a simple geometry, usually in a cubic water phantom with all machine angles set to zero. In this work, an independent method for monitor unit calculation for step-and-shoot IMRT is described. This method is based on the Monte Carlo code EGSnrc/BEAMnrc. The Monte Carlo model of the head of the linear accelerator is validated by comparison of simulated and measured dose distributions in a large range of situations. The beamlets of an IMRT treatment plan are calculated individually by Monte Carlo, in the exact geometry of the treatment. Then, the dose distributions of the beamlets are converted in absorbed dose to water per monitor unit. The dose of the whole treatment in each volume element (voxel) can be expressed through a linear matrix equation of the monitor units and dose per monitor unit of every beamlets. This equation is solved by a Non-Negative Least Sqvare fif algorithm (NNLS). However, not every voxels inside the patient volume can be used in order to solve this equation, because of computer limitations. Several ways of voxel selection have been tested and the best choice consists in using voxels inside the Planning Target Volume (PTV). The method presented in this work was tested with eight clinical cases, which were representative of usual radiotherapy treatments. The monitor units obtained lead to clinically equivalent global dose distributions. Thus, this independent monitor unit calculation method for step-and-shoot IMRT is validated and can therefore be used in a clinical routine. It would be possible to consider applying a similar method for other treatment modalities, such as for instance tomotherapy or volumetric modulated arc therapy.
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La tomodensitométrie (TDM) est une technique d'imagerie pour laquelle l'intérêt n'a cessé de croitre depuis son apparition au début des années 70. De nos jours, l'utilisation de cette technique est devenue incontournable, grâce entre autres à sa capacité à produire des images diagnostiques de haute qualité. Toutefois, et en dépit d'un bénéfice indiscutable sur la prise en charge des patients, l'augmentation importante du nombre d'examens TDM pratiqués soulève des questions sur l'effet potentiellement dangereux des rayonnements ionisants sur la population. Parmi ces effets néfastes, l'induction de cancers liés à l'exposition aux rayonnements ionisants reste l'un des risques majeurs. Afin que le rapport bénéfice-risques reste favorable au patient il est donc nécessaire de s'assurer que la dose délivrée permette de formuler le bon diagnostic tout en évitant d'avoir recours à des images dont la qualité est inutilement élevée. Ce processus d'optimisation, qui est une préoccupation importante pour les patients adultes, doit même devenir une priorité lorsque l'on examine des enfants ou des adolescents, en particulier lors d'études de suivi requérant plusieurs examens tout au long de leur vie. Enfants et jeunes adultes sont en effet beaucoup plus sensibles aux radiations du fait de leur métabolisme plus rapide que celui des adultes. De plus, les probabilités des évènements auxquels ils s'exposent sont également plus grandes du fait de leur plus longue espérance de vie. L'introduction des algorithmes de reconstruction itératifs, conçus pour réduire l'exposition des patients, est certainement l'une des plus grandes avancées en TDM, mais elle s'accompagne de certaines difficultés en ce qui concerne l'évaluation de la qualité des images produites. Le but de ce travail est de mettre en place une stratégie pour investiguer le potentiel des algorithmes itératifs vis-à-vis de la réduction de dose sans pour autant compromettre la qualité du diagnostic. La difficulté de cette tâche réside principalement dans le fait de disposer d'une méthode visant à évaluer la qualité d'image de façon pertinente d'un point de vue clinique. La première étape a consisté à caractériser la qualité d'image lors d'examen musculo-squelettique. Ce travail a été réalisé en étroite collaboration avec des radiologues pour s'assurer un choix pertinent de critères de qualité d'image. Une attention particulière a été portée au bruit et à la résolution des images reconstruites à l'aide d'algorithmes itératifs. L'analyse de ces paramètres a permis aux radiologues d'adapter leurs protocoles grâce à une possible estimation de la perte de qualité d'image liée à la réduction de dose. Notre travail nous a également permis d'investiguer la diminution de la détectabilité à bas contraste associée à une diminution de la dose ; difficulté majeure lorsque l'on pratique un examen dans la région abdominale. Sachant que des alternatives à la façon standard de caractériser la qualité d'image (métriques de l'espace Fourier) devaient être utilisées, nous nous sommes appuyés sur l'utilisation de modèles d'observateurs mathématiques. Nos paramètres expérimentaux ont ensuite permis de déterminer le type de modèle à utiliser. Les modèles idéaux ont été utilisés pour caractériser la qualité d'image lorsque des paramètres purement physiques concernant la détectabilité du signal devaient être estimés alors que les modèles anthropomorphes ont été utilisés dans des contextes cliniques où les résultats devaient être comparés à ceux d'observateurs humain, tirant profit des propriétés de ce type de modèles. Cette étude a confirmé que l'utilisation de modèles d'observateurs permettait d'évaluer la qualité d'image en utilisant une approche basée sur la tâche à effectuer, permettant ainsi d'établir un lien entre les physiciens médicaux et les radiologues. Nous avons également montré que les reconstructions itératives ont le potentiel de réduire la dose sans altérer la qualité du diagnostic. Parmi les différentes reconstructions itératives, celles de type « model-based » sont celles qui offrent le plus grand potentiel d'optimisation, puisque les images produites grâce à cette modalité conduisent à un diagnostic exact même lors d'acquisitions à très basse dose. Ce travail a également permis de clarifier le rôle du physicien médical en TDM: Les métriques standards restent utiles pour évaluer la conformité d'un appareil aux requis légaux, mais l'utilisation de modèles d'observateurs est inévitable pour optimiser les protocoles d'imagerie. -- Computed tomography (CT) is an imaging technique in which interest has been quickly growing since it began to be used in the 1970s. Today, it has become an extensively used modality because of its ability to produce accurate diagnostic images. However, even if a direct benefit to patient healthcare is attributed to CT, the dramatic increase in the number of CT examinations performed has raised concerns about the potential negative effects of ionising radiation on the population. Among those negative effects, one of the major risks remaining is the development of cancers associated with exposure to diagnostic X-ray procedures. In order to ensure that the benefits-risk ratio still remains in favour of the patient, it is necessary to make sure that the delivered dose leads to the proper diagnosis without producing unnecessarily high-quality images. This optimisation scheme is already an important concern for adult patients, but it must become an even greater priority when examinations are performed on children or young adults, in particular with follow-up studies which require several CT procedures over the patient's life. Indeed, children and young adults are more sensitive to radiation due to their faster metabolism. In addition, harmful consequences have a higher probability to occur because of a younger patient's longer life expectancy. The recent introduction of iterative reconstruction algorithms, which were designed to substantially reduce dose, is certainly a major achievement in CT evolution, but it has also created difficulties in the quality assessment of the images produced using those algorithms. The goal of the present work was to propose a strategy to investigate the potential of iterative reconstructions to reduce dose without compromising the ability to answer the diagnostic questions. The major difficulty entails disposing a clinically relevant way to estimate image quality. To ensure the choice of pertinent image quality criteria this work was continuously performed in close collaboration with radiologists. The work began by tackling the way to characterise image quality when dealing with musculo-skeletal examinations. We focused, in particular, on image noise and spatial resolution behaviours when iterative image reconstruction was used. The analyses of the physical parameters allowed radiologists to adapt their image acquisition and reconstruction protocols while knowing what loss of image quality to expect. This work also dealt with the loss of low-contrast detectability associated with dose reduction, something which is a major concern when dealing with patient dose reduction in abdominal investigations. Knowing that alternative ways had to be used to assess image quality rather than classical Fourier-space metrics, we focused on the use of mathematical model observers. Our experimental parameters determined the type of model to use. Ideal model observers were applied to characterise image quality when purely objective results about the signal detectability were researched, whereas anthropomorphic model observers were used in a more clinical context, when the results had to be compared with the eye of a radiologist thus taking advantage of their incorporation of human visual system elements. This work confirmed that the use of model observers makes it possible to assess image quality using a task-based approach, which, in turn, establishes a bridge between medical physicists and radiologists. It also demonstrated that statistical iterative reconstructions have the potential to reduce the delivered dose without impairing the quality of the diagnosis. Among the different types of iterative reconstructions, model-based ones offer the greatest potential, since images produced using this modality can still lead to an accurate diagnosis even when acquired at very low dose. This work has clarified the role of medical physicists when dealing with CT imaging. The use of the standard metrics used in the field of CT imaging remains quite important when dealing with the assessment of unit compliance to legal requirements, but the use of a model observer is the way to go when dealing with the optimisation of the imaging protocols.
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As increasingly large molecular data sets are collected for phylogenomics, the conflicting phylogenetic signal among gene trees poses challenges to resolve some difficult nodes of the Tree of Life. Among these nodes, the phylogenetic position of the honey bees (Apini) within the corbiculate bee group remains controversial, despite its considerable importance for understanding the emergence and maintenance of eusociality. Here, we show that this controversy stems in part from pervasive phylogenetic conflicts among GC-rich gene trees. GC-rich genes typically have a high nucleotidic heterogeneity among species, which can induce topological conflicts among gene trees. When retaining only the most GC-homogeneous genes or using a nonhomogeneous model of sequence evolution, our analyses reveal a monophyletic group of the three lineages with a eusocial lifestyle (honey bees, bumble bees, and stingless bees). These phylogenetic relationships strongly suggest a single origin of eusociality in the corbiculate bees, with no reversal to solitary living in this group. To accurately reconstruct other important evolutionary steps across the Tree of Life, we suggest removing GC-rich and GC-heterogeneous genes from large phylogenomic data sets. Interpreted as a consequence of genome-wide variations in recombination rates, this GC effect can affect all taxa featuring GC-biased gene conversion, which is common in eukaryotes.