TH‐A‐213AB‐03: Inverse Planning for 3D Intensity‐Modulated Grid‐Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop an inverse optimization method for 3D intensity‐modulated grid‐therapy to improve dose distribution of grid therapy of advanced stage tumors. Methods: The following process was used to generate a 3D intensity‐modulated grid‐therapy plan. First, based on the geometry of the target volume and organs at risk (OAR), three to six radiation fields were selected to minimize the overlap between the target volume and OARs. Typically, three orthogonal fields were used to minimize the overlap between the fields to maintain grid‐like dose distribution for each field. Second, a step‐and‐shoot IMRT plan was generated with selected fields using Pinnacle treatment planning system (Philips Medical Systems). Third, each MLC segment was converted to a grid field defined by additional MLC segments using an in‐house developed program. Finally, the plan was further optimized using segment weight optimization in Pinnacle treatment planning system, maintaining the grid shape for each IMRT field with optimized intensities for the opening grids. The method was tested for a few clinical cases with bulky tumors. Dose distributions and dose volume histograms were compared between conventional single‐field grid‐therapy plan and 3D intensity‐modulated grid‐therapy plan. Results: Compared to conventional single‐field grid‐therapy plan, 3D intensity‐modulated grid‐therapy plan gives higher minimum dose to the target volume for potential improved tumor control probability and lower space‐fractionated doses to OARs for potential reduction of normal tissue complication probability. The drawback of the method is longer radiation treatment time. Conclusions: A method was developed to generate 3D intensity‐modulated grid‐therapy plan. Comparing to single‐field grid‐therapy plan, it gives higher dose to the target volume and lower space‐fractionated dose to OARs for a potential therapeutic advantage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».