Poster — Thur Eve — 32: Stereotactic Body Radiation Therapy for Peripheral Lung Lesion: Treatment Planning and Quality Assurance
Notice bibliographique
Résumé
Stereotactic body radiation therapy (SBRT), due to its high precision for target localizing, has become widely used to treat tumours at various locations, including the lungs. Lung SBRT program was started at our institution a year ago. Eighteen patients with peripheral lesions up to 3 cm diameter have been treated with 48 Gy in 4 fractions. Based on four‐dimensional computed tomography (4DCT) simulation, internal target volume (ITV) was delineated to encompass the respiratory motion of the lesion. A margin of 5 mm was then added to create the planning target volume (PTV) for setup uncertainties. There was no expansion from gross tumour volume (GTV) to clinical target volume (CTV). Pinnacle 9.6 was used as the primary treatment planning system. Volumetric modulated arc therapy (VMAT) technique, with one or two coplanar arcs, generally worked well. For quality assurance (QA), each plan was exported to Eclipse 10 and dose calculation was repeated. Dose volume histograms (DVHs) of the targets and organs at risk (OARs) were then compared between the two treatment planning systems. Winston‐Lutz tests were carried out as routine machine QA. Patient‐specific QA included ArcCheck measurement with an insert, where an ionization chamber was placed at the centre to measure dose at the isocenter. For the first several patients, and subsequently for the plans with extremely strong modulation, Gafchromic film dosimetry was also employed. For each patient, a mock setup was scheduled prior to treatments. Daily pre‐ and post‐CBCT were acquired for setup and assessment of intra‐fractional motion, respectively.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,025 |
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 ».