TH-A-137-08: On the Validity of Target Density Overrides for RapidArc Lung SBRT Treatment Planning
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: It is common practice to calculate lung SBRT plans on free breathing CT scans. Recently, literature has suggested using time average scans or ITV density overridden scans to more accurately calculate dose in lung. We evaluate each of these techniques. Methods: A free breathing (FB) and 4D-CT were acquired for a Quasar Motion Phantom with lung insert and 3 cm spherical target (Modus Medical Devices Inc, Canada). Target motion was set to ± 1cm parallel to CT table travel at 16 cycles per minute. An ITV was defined on the 4D-CT with a PTV defined as a 5 mm expansion. RapidArc plans giving 1000 cGy to 96–97% of the PTV in two arcs were created on four image sets: the time average, FB, FB with the ITV set to tissue density, and FB with the PTV set to tissue density. Plans were delivered on a Varian TrueBeam STx (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA) and measured on EBT3 film placed in the phantom target. Reference dose distributions that accounted for film motion were created for each plan by shifting the dose in 2 mm steps over the range of motion and convolving these shifted doses. The film was analyzed in with a gamma metric of 1mm/1%. Results: The passing gamma percentages were 77.9%, 83.6%, 89.1%, and 92.7% for the FB, time average, ITV, and PTV plans, respectively. Profiles along the direction of travel showed hot spots of 5-10% above the predicted dose just outside the target for the FB and average plans. The ITV plan showed similar hot spots ∼2% above predicted dose. The PTV profile was in good agreement with predicted dose. Conclusion: Though this study is a greatly simplified case, it shows that planning to a tissue density target in lung may produce the most accurate dose predictions.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».