Poster — Thur Eve — 53: Analysis of the distribution of dose delivery during respiratory‐gated step‐and‐shoot IMRT for lung cancer radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory motion is a large source of dosimetric error when treating lung cancer with Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT). The asynchronicity of the tumour motion and the multileaf collimator (MLC) used to modulate the radiation beam intensity, leads to the interplay effect. One method to account for this effect is respiratory gating. Treatment planning optimization for gated IMRT is performed on a subset average 4D-CT which includes the phases surrounding end exhalation. However, this assumes that the beam delivery will be evenly distributed amongst those phases. This study investigates the distribution of beam delivery during gated step-and-shoot IMRT (SS-IMRT) for both early and late stage non-small cell lung cancer (NSCLC). Four Stage I NSCLC patients, prescribed a dose of 54 Gy in 3 fractions, and five Stage III NSCLC patients, prescribed a dose of 60 Gy in 30 fractions, were retrospectively planned with high and low modulation beams-IMRT, and delivered using the QUASAR™ Programmable Respiratory Motion Platform with 15 mm and 20 mm peak-to-peak sinusoidal motion and real patient breathing motion. The percent monitor units delivered at each phase were compared. For Stage I patients, the monitor units delivered were evenly distributed over the gating window due to a high number of monitor units delivered per control point. For Stage III patients, as the complexity of SS-IMRT increases, there were more monitor units delivered in the initial gating phase. This dose discrepancy could potentially lead to geographic miss of the tumour and should be taken into account during treatment planning.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».