Improving the resolution of dynamic intensity modulated radiation therapy delivery by reducing the multileaf collimator sampling distance
Notice bibliographique
Résumé
The conformality of a dose distribution delivered by a multileaf collimator (MLC) for intensity modulated radiation therapy (IMRT) is limited in the direction perpendicular to leaf motion by the finite leaf width. Two methods of improving the resolution of IMRT intensity maps in this direction were investigated. In the first, the desired fluence distribution is considered to be sampled by the MLC, with the sampling distance being the center-to-center distance between the MLC leaves. The sampling distance is reduced below the leaf width by combining separate irradiations with a couch shift between them. This has been applied to static field therapy [Galvin et al., Int. J. Radiat. Oncol., Biol., Phys. 35, 89-94 (1996)], and was proposed for IMRT by Bortfeld et al. [Med. Phys. 27, 2494-2502 (2000)]. In the second method, two MLC component fluences, with leaf width L = 2deltay and offset by deltay, are combined to reproduce desired intensity bins with deltay width. The effect of MLC leaf sampling distance on dose resolution was quantified for both 1.0 and 0.5 cm MLC leaf widths, utilizing a high resolution bar-pattern fluence, an annular shaped fluence, and an intensity step-edge. Improvement in resolution was found for the 1.0 cm leaf width at a sampling distance of 0.5 cm, with only a small benefit for further reduction. For the 0.5 cm leaf width, a sampling distance of 0.25 cm resulted in a dose resolution that was nearly independent of direction.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».