WE‐G‐BRCD‐08: Virtual Couch Shift (VCS) by Online Plan Re‐Optimization for the MRI Linear Accelerator
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: With the MRI accelerator it will be possible to get continuous patient anatomy updates, ranging from organ deformation to patient translation. To compensate for translations, one can re-optimize the treatment plan based on the online MRI images. Consequently, the IMRT optimization system should be fast and robust enough to generate daily a clinically acceptable plan to perform this 'virtual couch shift (VCS)'. METHODS: The system uses a GPU based Monte-Carlo dose engine (GPUMCD) for online beamlet generation in a 1.5 T magnetic field and a fast inverse dose optimization algorithm (FIDO). For four phantom and two clinical cases (cervix and kidney), we generated clinically acceptable plans. The given plans are regenerated after a series of x, y, and z translations (up to 34 mm) of the patient anatomy, without adapting the optimization constraints as used during the initial optimization. The differences between the original plan and the regenerated plans are evaluated by using the gamma criterion and the relative D99 target coverage. RESULTS: The system accurately reproduced the initial dose distribution after translating the phantom and patient anatomies. The gamma criterion of 2%/2 mm is satisfied for 99.2% all target voxels and for 97.2% for all OAR voxels. The relative D99 differences are almost 0.0 with a small standard deviation. With current hardware, a 7 beam cervix beamlet generation and IMRT optimization takes 141 seconds, the kidney case takes only 14 seconds. CONCLUSIONS: We developed a system which is fast and accurate enough to perform a VCS by online re-optimization for the MRI accelerator. Currently we are adding sequencing to the system. We expect that this method can also be used for compensating patient rotations and tissue deformation and with this go towards realtime adaptive treatment planning and 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».