Assessment and management of radiotherapy beam intersections with the treatment couch
Notice bibliographique
Résumé
The impact of the treatment couch on a radiotherapy plan is rarely fully assessed during the treatment planning process. Incorporating a couch model into the treatment planning system (TPS) enables the planner to avoid or dosimetrically evaluate beam-couch intersections. In this work, we demonstrate how existing TPS tools can be used to establish this capability and assess the accuracy and effectiveness of the system through dose measurements and planning studies. Such capabilities may be particularly relevant for the planning of arc therapies.Treatment couch top models were introduced into a TPS by fusing their CT image sets with the patient CT dataset. Regions of interest characterizing couch elements were then imported and assigned appropriate densities in the TPS. Measurements in phantom agreed with TPS calculations to within 2% dose and 1 degrees gantry rotation. To clinically validate the model, a retrospective study was performed on patient plans that posed difficulties in beam-couch intersection during setup. Beam-couch intersection caused up to a 3% reduction in PTV coverage, defined by the 95% of the prescribed dose, and up to a 1% reduction in mean CTV coverage. Dose compensation strategies for IMRT treatments with beams passing through couch elements were investigated using a four-field IMRT plan with three beams passing through couch elements. In this study, ignoring couch effects resulted in point dose reductions of 8 +/- 3%.A methodology for incorporating detailed couch characteristics into a TPS has been established and explored. The method can be used to predict beam-couch intersections during planning, potentially eliminating the need for pretreatment appointments. Alternatively, if a beam-couch intersection problem arises, the impact of the couch can be assessed on a case-by-case basis and a clinical decision made based on full dosimetric information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».