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Enregistrement W1136541154 · doi:10.1118/1.4924706

SU‐E‐T‐345: Effect of DLG and MLC Transmission Value Set in the Treatment Planning System (TPS) On Dosimetric Accuracy of True Beam Hypofractionated SRT/SBRT and 2Gy/fx Prostate Rapid Arc Plans

2015· article· en· W1136541154 sur OpenAlexaff
Xue‐Ru Wu, Y Wang

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCredit Valley HospitalTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstateDosimetryNuclear medicineMedicineRadiation treatment planningTransmission (telecommunications)Beam (structure)Computer scienceOpticsRadiologyRadiation therapyPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Due to limited commissioning time, we previously only released our True beam non‐FFF mode for prostate treatment. Clinical demand now pushes us to release the non‐FFF mode for SRT/SBRT treatment. When re‐planning on True beam previously treated SRT/SBRT cases on iX machine we found the patient specific QA pass rate was worse than iX's, though the 2Gy/fx prostate Result had been as good. We hypothesize that in TPS the True beam DLG and MLC transmission values, of those measured during commissioning could not yet provide accurate SRS/SBRT dosimetry. Hence this work is to investigate how the TPS DLG and transmission value affects Rapid Arc plans’ dosimetric accuracy. Methods: We increased DLG and transmission value of True beam in TPS such that their percentage differences against the measured matched those of iX's. We re‐calculated 2 SRT, 1 SBRT and 2 prostate plans, performed patient specific QA on these new plans and compared the results to the previous. Results: With DLG and transmission value set respectively 40 and 8% higher than the measured, the patient specific QA pass rate (at 3%/3mm) improved from 95.0 to 97.6% vs previous iX's 97.8% in the case of SRT. In the case of SBRT, the pass rate improved from 75.2 to 93.9% vs previous iX's 92.5%. In the case of prostate, the pass rate improved from 99.3 to 100%. The maximum dose difference in plans before and after adjusting DLG and transmission was approximately 1% of the prescription dose among all plans. Conclusion: The impact of adjusting DLG and transmission value on dosimetry might be the same among all Rapid Arc plans regardless hypofractionated or not. The large variation observed in patient specific QA pass rate might be due to the data analysis method in the QA software being more sensitive to hypofractionated plans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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