Sci-Thur AM: Planning - 12: Comparative study of SBRT lung dose calculation using Eclipse and Monte Carlo
Notice bibliographique
Résumé
Stereotactic Body Radiation Therapy (SBRT) is an option for early stage non-small cell lung cancer treatment. In SBRT treatment, high biological effective dose is delivered to the patient within a small number of fractions. High level of confidence in accuracy is required in the entire treatment procedure, from patient setup, tumour delineation, treatment simulation and planning, to the final dose delivery. SBRT lung treatment utilizes small fields that are incident on large tissue inhomogeneities within the patient. It is difficult for commercially available treatment planning systems (TPS) to model the lack of charged particle equilibrium and the dose near tissue-lung interfaces accurately. The Monte Carlo (MC) technique calculates the dose distribution from the first principles thereby providing a feasible tool for verifying the dose distribution computed from TPS. In this study, we compared the SBRT dose distribution between Eclipse 8.9 and BEAMnrc/DOSXYZnrc for both conformal and RapidArc plans. Calculation results for five clinical SBRT conformal lung plans were compared. Eclipse and MC results for each plan showed good agreement in dose received by organs at risk. MC simulation predicted uniformly hotter or similar PTV coverage for three cases with tumor either small or attached to the chest wall. When tumor is inside lung and at relatively medium to larger size for SBRT, MC predicted lower PTV coverage. The variation in dose coverage may depend on the tumour size and its position within the lung. Dose comparison for RapidArc plans shows similar dependence.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».