Sci-Sat AM: Stereo - 04: Evaluation of VMAT interplay effect for lung SABR using TrueBeam 10XFFF beam
Notice bibliographique
Résumé
During a VMAT treatment delivery, the interplay effect between the moving target and varying machine parameters result in dose distributions that are different from those initially planned. In this work, we investigate this effect for lung SABR by using 4D dose calculation derived from the Varian TrueBeam trajectory log file. The impact of treatment start phase is also evaluated. A QUASAR™ respiratory motion phantom was scanned with motion amplitudes of 0.4, 1, 2 and 3 cm with a 4 second period. MIP and the average dataset were generated from the 4DCT. A static CT was also acquired with the tumor in its centre position. Plans were optimized with 10X FFF beam until PTV and fictitious critical structures met the dose constraints. Ten temporally interleaved plans were constructed with the temporal machine parameter information from the trajectory log file. Ten plans were calculated with isocentre shifts to simulate respiratory motion and then summed. For each motion amplitude, three separate sum plans were created with various phase shifts (no phase shift, maximum inhalation and maximum exhalation) to assess the impact of treatment start phase. For all the phase shifts investigated, the DVH for PTV demonstrated good dose coverage. However, a careful review of slice by slice plan comparison indicates dose “holes” are observed within PTV. The PTV dose difference between various treatment start phases can be as high as 19%. This assumes all treatment fractions have identical treatment start phase. Our future work includes evaluation of interplay effect for various breathing periods.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,011 | 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 ».