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Enregistrement W2013863288 · doi:10.1118/1.2761243

MO‐D‐M100J‐02: Trajectory Based Radiation Therapy

2007· article· en· W2013863288 sur OpenAlexaff
Karl F. Otto

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrajectoryTrajectory optimizationComputer scienceAperture (computer memory)Position (finance)Point (geometry)Radiation treatment planningLinear particle acceleratorBeam (structure)Mathematical optimizationMathematicsRadiation therapyPhysicsOpticsMedicineSurgeryAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To develop a time efficient IMRT delivery platform that simultaneously exploits all mechanical degrees of freedom of the linac. Method and Materials: Trajectory Based Radiation Therapy (TBRT) is a new technique for planning and delivering optimized dose distributions where the radiation source moves along a continuous 3‐dimensional trajectory defined by gantry angle, couch angle, and couch position. The trajectory is constructed using a series of control points distributed along the trajectory. For planning, continuous source motion is modeled as a series of static beams with one beam defined at each control point. Highly restrictive constraints are placed on MLC and source motion to preserve a continuous, efficient and accurate delivery. Normally these restrictions would also severely limit the ability of the optimization algorithm to derive a high quality plan. This problem is solved using a novel technique for aperture based optimization where a coarse sampling of unrestricted control points is used in the initial stages of optimization. As the optimization progresses additional control points are added with increasing restrictions on MLC and source motion. This approach maintains time efficiency and delivery accuracy while allowing the optimization to derive a high quality plan. Results: Time studies have shown that TBRT delivery times are reduced to ∼ 1.5 to 3 minutes for a 200 cGy fraction. Thus far, results have shown that treatment plans generated with TBRT have dose distributions that are equivalent to or superior to static gantry IMRT. Conclusion: On‐line imaging techniques have provided clinicians with tools for verifying patient position and adapting treatment plans but at the expense of increased treatment time. TBRT is well suited for on‐line verification and adaptation with delivery times that are substantially shorter than static gantry IMRT, IMAT and Tomotherapy. Conflict of Interest: Supported in part by Varian Medical Systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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