SU‐FF‐T‐175: Dose Rate Optimization for Intensity‐Modulated Arc Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We use multiple dynamic arcs with different MLC shapes at different gantry angles for Intensity‐modulated arc therapy (IMAT). This study is to develop a fast and simple algorithm to optimize the dose rate as a function of gantry angle for IMAT for linear accelerators with dose rate variation capability for a dynamic arc. Method and Materials: The dose rate as a function of gantry angle for a dynamic arc is expressed by an analytical expression that favors beam directions with lower dose deposited to critical structures and higher dose deposited to the target volume. Three parameters are included in the analytical expression for further optimization of the dose rate base on an objective function. The optimized plan is transferred to a forward treatment planning system for final dose calculation. The method is applied to a phantom and a few clinical cases using 6 MV and 18 MV beams for a Varian linear accelerator. Results: The method has been demonstrated with a test phantom and a few clinical radiotherapy cases. We have showed that dose distributions and dose volume histograms have been improved with the dose rate optimization for IMAT. It gives more uniform dose to the target volume and lower dose to the critical structure. Conclusions: We have developed a fast and simple technique to optimize the dose rate as a function of gantry angle for intensity‐modulated arc therapy, while retaining its advantages of an intuitive treatment planning process and efficient radiation delivery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».