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Enregistrement W1995438272 · doi:10.1118/1.1997775

SU‐FF‐T‐104: Rotating Aperture Optimization — Planning and Delivery Characteristics

2005· article· en· W1995438272 sur OpenAlexaff
Karl F. Otto, Marie‐Pierre Milette, M. Schmuland

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollimatorAperture (computer memory)Rotation (mathematics)FluenceOpticsDosimetryMonte Carlo methodBeam (structure)Quality assuranceLinear particle acceleratorRadiation treatment planningNuclear medicinePhysicsComputer scienceMathematicsRadiation therapyMedicineComputer visionAcousticsStatisticsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To describe and evaluate the dosimetric characteristics of a new method for directly optimizing dose distributions with MLC shaped apertures that fully exploit collimator rotation. Method and Materials: In direct aperture optimization only the leaf positions and segment weights are used to optimize the three dimensional dose distribution. It has been previously shown that equivalent dose distributions may be generated that have significantly fewer MU and number of segments when compared to fluence based optimization methods. Here we introduce an expansion of direct aperture optimization that includes collimator rotation. Collimator rotation allows for the generation of high spatial resolution dose distributions that are more efficient and have less interleaf errors. IMRT plans for a prostate as well as a nasopharynx target were generated to evaluate the benefits of combining both techniques. Results: Dose volume analyses showed that conformal dose distributions may be generated with only 6 segments per beam and with an average 29% reduction in MU when compared to our fluence based leaf sequencing with collimator rotation. Collimator angle was found to be accurate and reproducible to within 0.5 degrees and was independent of gantry angle on our Varian cl21ex linac. The accuracy of the MLC fluence model was also validated using film based verification methods. Conclusion: Our results show that rotating aperture optimization is capable of producing high quality dose distributions with a small number of segments and significantly few monitor units than a fluence based IMRT technique. Also, quality assurance tests of collimator rotation IMRT delivery show that current MLC/collimator rotation control systems are capable of delivering the dose distributions accurately and reproducibly. Conflict of Interest: This work was supported in part by Varian Medical Systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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