Analysis of RapidArc optimization strategies using objective function values and dose‐volume histograms
Notice bibliographique
Résumé
RapidArc is a novel treatment planning and delivery system that has recently been made available for clinical use. Included within the Eclipse treatment planning system are a number of different optimization strategies that can be employed to improve the quality of the final treatment plan. The purpose of this study is to systematically assess three categories of strategies for four phantoms, and then apply proven strategies to clinical head and neck cases. Four phantoms were created within Eclipse with varying shapes and locations for the planning target volumes and organs at risk. A baseline optimization consisting of a single 359.8 degrees arc with collimator at 45 degrees was applied to all phantoms. Three categories of strategies were assessed and compared to the baseline strategy. They include changing the initialization parameters, increasing the total number of control points, and increasing the total optimization time. Optimization log files were extracted from the treatment planning system along with final dose-volume histograms for plan assessment. Treatment plans were also generated for four head and neck patients to determine whether the results for phantom plans can be extended to clinical plans. The strategies that resulted in a significant difference from baseline were: changing the maximum leaf speed prior to optimization ( p < 0.05), increasing the total number of segments by adding an arc ( p < 0.05), and increasing the total optimization time by either continuing the optimization ( p < 0.01) or adding time to the optimization by pausing the optimization ( p < 0.01). The reductions in objective function values correlated with improvements in the dose-volume histogram (DVH). The addition of arcs and pausing strategies were applied to head and neck cancer cases, which demonstrated similar benefits with respect to the final objective function value and DVH. Analysis of the optimization log files is a useful way to intercompare treatment plans that have the same dose-volume objectives and importance values. The results for clinical head and neck plans were consistent with phantom plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».