The accuracy of Acuros XB algorithm for radiation beams traversing a metallic hip implant — comparison with measurements and Monte Carlo calculations
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, the clinical benefit of the improved accuracy of the Acuros XB (AXB) algorithm, implemented in a commercial radiotherapy treatment planning system (TPS), Varian Eclipse, was demonstrated with beams traversing a high-Z material. This is also the first study assessing the accuracy of the AXB algorithm applying volumetric modulated arc therapy (VMAT) technique compared to full Monte Carlo (MC) simulations. In the first phase the AXB algorithm was benchmarked against point dosimetry, film dosimetry, and full MC calculation in a water-filled anthropometric phantom with a unilateral hip implant. Also the validity of the full MC calculation used as reference method was demonstrated. The dose calculations were performed both in original computed tomography (CT) dataset, which included artifacts, and in corrected CT dataset, where constant Hounsfield unit (HU) value assignment for all the materials was made. In the second phase, a clinical treatment plan was prepared for a prostate cancer patient with a unilateral hip implant. The plan applied a hybrid VMAT technique that included partial arcs that avoided passing through the implant and static beams traversing the implant. Ultimately, the AXB-calculated dose distribution was compared to the recalculation by the full MC simulation to assess the accuracy of the AXB algorithm in clinical setting. A recalculation with the anisotropic analytical algorithm (AAA) was also performed to quantify the benefit of the improved dose calculation accuracy of type 'c' algorithm (AXB) over type 'b' algorithm (AAA). The agreement between the AXB algorithm and the full MC model was very good inside and in the vicinity of the implant and elsewhere, which verifies the accuracy of the AXB algorithm for patient plans with beams traversing through high-Z material, whereas the AAA produced larger discrepancies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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