Dosimetric implications of two registration based patient positioning methods in prostate image guided radiation therapy (IGRT)
Notice bibliographique
Résumé
Dosimetric implications of two registration based patient positioning methods in prostate image guided radiation therapy (IGRT)Background. We compare the dosimetry of daily patient positioning based on prostate matching versus bone matching for patients treated with helical tomotherapy.Methods. Ninety-nine pre-treatment 3D megavoltage (MV) CT images of four high risk prostate patients were registered to their respective planning images using two automatic registration algorithms, one achieving bone matching and the other prostate matching. Dose distributions that would have been delivered had patient positioning been based on each matching method were evaluated. Contours were delineated on each MVCT image and prostate, bladder, and rectum dose volume histograms were compared for each image guidance strategy using endpoints adapted from inverse planning constraints.Results. The standard deviation of per fraction prostate ΔD95 values, defined as prostate matching D95 minus bone matching D95, was 0.01 Gy (Range: -0.02 to 0.02 Gy). Defined analogously, bladder ΔD45 and rectum ΔD30 values were 0.12 Gy (Range: -0.22 to 0.52 Gy) and 0.14 Gy (Range: -0.40 to 0.34 Gy), respectively.Conclusions. Bladder ΔD45 and rectum ΔD30 standard deviation values corresponding to 6.1% and 7.5% of their respective planning constraints suggesting critical structure doses are dependent on positioning method. A relationship between critical
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».