A comparison of two commercial treatment‐planning systems for IMRT
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the clinical functionality of BrainSCAN (BrainLAB) and Helios (Eclipse, Varian) for intensity-modulated radiation therapy (IMRT) treatment planning with the aim of identifying practical and technical issues. The study considered implementation and commissioning, dose optimization, and plan assessment. Both systems were commissioned for the same 6 MV photon beam equipped with a high-resolution multileaf collimator (Varian Millennium 120 leaf). The software was applied to three test plans having identical imaging and contour data. Analysis considered 3D axial dose distributions, dose-volume histograms, and monitor unit calculations. Each system requires somewhat different input data to characterize the beam prior to use, so the same data cannot be used for commissioning. In addition, whereas measured beam data was entered directly into Helios with minimal data processing, the BrainSCAN system required configured beam data to be sent to BrainLAB before clinical use. One key difference with respect to system commissioning was that BrainSCAN required high resolution data, which necessitated the use of detectors with small active volumes. This difference was found to impact on the ability of the systems to accurately calculate dose for highly modulated fields, with BrainSCAN being more successful than Helios. In terms of functionality, the BrainSCAN system uses a dynamically penalized likelihood inverse planning algorithm and calculates four plans at once with various relative weighting of the planning target and organ-at-risk volumes. Helios uses a gradient algorithm that allows the user to make changes to some of the input parameters during optimization. An analysis of the dosimetry output shows that, although the systems are different in many respects, they are each capable of producing substantially equivalent dose plans in terms of target coverage and normal tissue sparing.
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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».