SU-D-108-01: An Efficient and Robust Algorithm for Catheter Optimization in High Dose Rate Brachytherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We present a simple, fast and robust method to optimize both the number and position of catheters in interstitial high dose rate (HDR) brachytherapy, using a modified version of the Centroidal Voronoi Tessellations algorithm. Methods: 8 HDR clinical cases were chosen randomly for both prostate and breast to test our method. The dose distributions were obtained using a research version of IPSA. Clinically relevant dosimetric parameters were computed to evaluate our method and test the robustness. For the prostate, plans generated from our method were compared to the clinical cases with 17 catheters. The efficiency of the algorithm was also tested with breast cases. The robustness of the method to implantation error was evaluated using 100 iterations and an error of 1, 2, 3, or 5 mm to each catheter of the plan. Results: A better or equal prostate V100 was obtained with as few as 12 catheters when compared with the clinical case. Plans with 9 or less catheters would not be clinically acceptable. Plans with 17 catheters were better than the clinical plans with the same number of catheters. The computation time to obtain 10 complete treatment plans ranging from 9 to 18 catheters, with the corresponding dosimetric indices, was 90 s. For the breast, on average, the RTOG recommendations would be satisfied with 12 catheters. Plans with 9 or less catheters would not be clinically acceptable in terms of V100, DHI and D90. Implantation errors up to 3 mm were acceptable. Conclusion: We have devised a simple, fast, robust and efficient method to optimize the number and position of catheters in HDR brachytherapy. Ultimately, this catheter optimization algorithm could be coupled with a 3D ultrasound system to allow real-time guidance and planning for any interstitial brachytherapy sites. Funding support: CIHR and NSERC
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».