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Enregistrement W2013175852 · doi:10.1118/1.3613560

TH‐E‐BRB‐03: Potential for a Monte Carlo Based Treatment Planning System to Replace Patient Specific QA Measurements in a Large University Hospital Setting

2011· article· en· W2013175852 sur OpenAlexaffabout
E Soisson, Andrew Alexander, L. Comeau, Jan Seuntjens

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation treatment planningHead and neckMonte Carlo methodMedical physicsDosimetryNuclear medicineMedicineMonitor unitMedical physicistComputer scienceRadiation therapyRadiologyMathematicsSurgeryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To asses the feasibility and benefits of replacing patient specific QA measurements and back‐up MU calculations with Monte Carlo based dose calculations for improved plan verification in radiation therapy. Methods: An in‐house Monte Carlo based planning system (MMCTP) has been clinically implemented at McGill University. Over 50 patient plans have been recalculated on the system by both dosimetrists and physicists. Initial plans chosen for recalculation were head and neck IMRT and lung SBRT plans, where simple monitor unit calculators and measurements in water equivalent phantoms are often insufficient to show agreement of the planned and delivered doses within 5%. Results: MMCTP was found to be easy to use by both dosimetrists and physicists. Eighteen head and neck IMRT plans were recalculated by a dosimetrist and over 35 lung SBRT plans have been calculated by the physics staff. As no effort was spent in implementing fast MC engines, the calculation time is long but all mechanical operations, i.e., the transfer of the plans from the clinical treatment planning system to the MMCTP system and starting the calculation, take only a few minutes. Differences between MMCTP and the clinical TPS (Varian Eclipse, AAA) were small in terms of dose delivered to the PTV for the head and neck IMRT group but differences of greater the 5% were seen among the lung SBRT group. For both groups, the largest differences were seen for anatomy close to the skin and near air cavities. Conclusions: Verifying the delivery accuracy of complex treatment plans can be challenging. Current techniques requiring recalculation and measurement of plans in uniform phantoms are cumbersome and do not take into account the patient specific heterogeneity effects. The MMCTP treatment planning system requires minimal physics resources and likely introduces a more comprehensive method of evaluating calculation accuracy throughout the treatment volume.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,012

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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