A retrospective planning analysis comparing intensity modulated radiation therapy (<scp>IMRT</scp>) to volumetric modulated arc therapy (<scp>VMAT</scp>) using two optimization algorithms for the treatment of early‐stage prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The primary aim of this study is to compare intensity modulated radiation therapy (IMRT) to volumetric modulated arc therapy (VMAT) for the radical treatment of prostate cancer using version 10.0 (v10.0) of Varian Medical Systems, RapidArc radiation oncology system. Particular focus was placed on plan quality and the implications on departmental resources. The secondary objective was to compare the results in v10.0 to the preceding version 8.6 (v8.6). METHODS: Twenty prostate cancer cases were retrospectively planned using v10.0 of Varian's Eclipse and RapidArc software. Three planning techniques were performed: a 5-field IMRT, VMAT using one arc (VMAT-1A), and VMAT with two arcs (VMAT-2A). Plan quality was assessed by examining homogeneity, conformity, the number of monitor units (MUs) utilized, and dose to the organs at risk (OAR). Resource implications were assessed by examining planning and treatment times. The results obtained using v10.0 were also compared to those previously reported by our group for v8.6. RESULTS: In v10.0, each technique was able to produce a dose distribution that achieved the departmental planning guidelines. The IMRT plans were produced faster than VMAT plans and displayed improved homogeneity. The VMAT plans provided better conformity to the target volume, improved dose to the OAR, and required fewer MUs. Treatments using VMAT-1A were significantly faster than both IMRT and VMAT-2A. Comparison between versions 8.6 and 10.0 revealed that in the newer version, VMAT planning was significantly faster and the quality of the VMAT dose distributions produced were of a better quality. CONCLUSION: VMAT (v10.0) using one or two arcs provides an acceptable alternative to IMRT for the treatment of prostate cancer. VMAT-1A has the greatest impact on reducing treatment time.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».