SU‐D‐BRC‐01: Multi‐Fraction Dose Distributions for Image‐Guided IMRT of Prostate: Impact on TCP and NTCP
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: IMRT of the prostate consists of multiple stages of treatment planning and dose delivery, each with inherent anatomical uncertainties. Differential filling of the bladder and rectum can displace the prostate during a course of treatment. The purpose of this study was to assess the effectiveness of adapting to these anatomical changes using various CT image‐guided adaptive (IGART) strategies. Methods: Our computer model is based on the Philips Pinnacle treatment planning system. A multi‐fraction simulation of 5‐field IMRT (76 Gy/35 fractions) yields the daily dose accumulation in individual tissue elements. Using megavoltage CT studies of 13 prostate cases, cumulated dose distributions are mapped onto the reference treatment plan. Total dose‐volume histograms are then processed to estimate the changes in tumor control probability (TCP) and normal tissue complication probability (NTCP) for various IGART scenarios. Results: Retargeting of the prostate generally maintains the intended TCP (typically 0.9 versus 0.8 with No Image Guidance) but is often associated with an enhanced risk of rectal toxicity (NTCP rises to 0.05 when Image Guidance is applied). This effect is due mainly to a systematic anterior shift caused by sag in the treatment couch (average 10mm). Without image‐guidance, this offset goes uncorrected, resulting in poorer coverage of the target with consistent avoidance of rectal exposure. Conclusions: Geometric repositioning without dose re‐planning is sufficient to maintain the intended TCP. IGART corrects for sag in the treatment couch and this results in greater risk of rectal toxicity, compared with no IGART. Smaller PTV margins could offset this effect, emphasizing the need for integrated image guided and intensity modulated delivery for optimal results. In the extreme, daily IMRT re‐planning based on in‐room imaging could exploit maximum benefits of this technology but this would require significantly more computing resources and streamlining of procedures at the treatment console. Research funding was provided by the Canadian Health Research Institutes and the Ontario Research and Development Challenge Fund (OCITS Project), with Philips Medical Systems as an industry partner.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».