Enhancements to commissioning techniques and quality assurance of brachytherapy treatment planning systems that use model‐based dose calculation algorithmsa)
Notice bibliographique
Résumé
The current standard for brachytherapy dose calculations is based on the AAPM TG-43 formalism. Simplifications used in the TG-43 formalism have been challenged by many publications over the past decade. With the continuous increase in computing power, approaches based on fundamental physics processes or physics models such as the linear-Boltzmann transport equation are now applicable in a clinical setting. Thus, model-based dose calculation algorithms (MBDCAs) have been introduced to address TG-43 limitations for brachytherapy. The MBDCA approach results in a paradigm shift, which will require a concerted effort to integrate them properly into the radiation therapy community. MBDCA will improve treatment planning relative to the implementation of the traditional TG-43 formalism by accounting for individualized, patient-specific radiation scatter conditions, and the radiological effect of material heterogeneities differing from water. A snapshot of the current status of MBDCA and AAPM Task Group reports related to the subject of QA recommendations for brachytherapy treatment planning is presented. Some simplified Monte Carlo simulation results are also presented to delineate the effects MBDCA are called to account for and facilitate the discussion on suggestions for (i) new QA standards to augment current societal recommendations, (ii) consideration of dose specification such as dose to medium in medium, collisional kerma to medium in medium, or collisional kerma to water in medium, and (iii) infrastructure needed to uniformly introduce these new algorithms. Suggestions in this Vision 20/20 article may serve as a basis for developing future standards to be recommended by professional societies such as the AAPM, ESTRO, and ABS toward providing consistent clinical implementation throughout the brachytherapy community and rigorous quality management of MBDCA-based treatment planning systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».