SU-FF-T-371: Equivalent Stochastic Dose (ESD): Quantifying the Impact of Dose Uncertainties On Radiotherapy Treatment Plans
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To study the impact of dose uncertainties on radiotherapy treatment plans through the use of survival fraction. Method and Materials: We considered the case, where the total dose to a volume element has an associated uncertainty. To distinguish between spatial and probabilistic dose heterogeneities, we define equivalent stochastic dose (ESD) as the dose that results in a mean survival fraction for a randomly deposited dose to a volume. For a probability density function, f(D), that represents the dose to a voxel, SF(ESD) can be calculated using the convolution technique. In the case where the probability density function follows a Gaussian distribution, an analytic expression has been derived for SF(ESD). The expression has been verified using the Monte Carlo method for various radiosensitivities and α /β ratios. Results: The results show that survival fraction increases with an increased dose uncertainty and was found to be dependent on the radiobiological parameters. Using the analytic expression for SF(ESD), dose uncertainty can be evaluated for any voxel or group of voxels in the dose matrix, including those in an OAR and/or PTV. For spatially Gaussian dose distributions a statistical uncertainty of 2% was found to result in an average equivalent uniform stochastic dose (EUSD) of 98% with respect to the modelled mean dose. As the dose uncertainty increased beyond 5% the ratio of EUSD to prescribed dose dropped rapidly. Conclusion: In this work, statistical and physical dose uncertainties have been combined in a formalism that concurrently quantifies the impact of each on survival fraction. The effect of dose uncertainty can easily be evaluated for any voxel in the dose matrix including the PTV and OAR volumes. This can be useful in the assessment of planned treatments when dose uncertainty estimates are known.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».