SU‐EE‐A3‐01: Evaluation of Image‐Guided Radiation Therapy (IGRT) Technology and Their Impact On the Outcome of Hypofractionated Prostate Cancer Treatments: A Radiobiological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate various image‐guidance technologies and their potential impact on the outcome of hypofractionated prostate cancer radiation therapy to mitigate against geometric uncertainties. Method and Materials: Five prostate cancer patients were analyzed. All patients were planned twice with an 18MV six‐field conformal technique with a 10 and 5 mm margin sizes, with various prescription doses (35 to 70 Gy) of equal late complications (assuming normal tissue α/β = 3 Gy). The various target localization techniques simulated were (1) laser alignment to external tattoo marks, (2) alignment to bony landmarks with daily portal images, (3) alignment to the clinical target volume (CTV) with daily CT imaging, and (4) the repeat of technique (3) with daily monitor unit updates to account for patient shape changes. The impact of uncertainty in the assumed α/β value for the prostate was also assessed. Results: For all treatment schedules simulated, technique (4) achieved the ideal condition most closely (i.e., ΔTCP = TCPtechnique − TCPplan ≈ 0 %), then followed by (3), (2) and (1). As the number of fractions decreased (i.e., increasingly hypofractionated), the ΔTCP generally decreased for all techniques. Because the hypofractionated schedules were designed to keep late complications constant, the NTCP values were also relatively constant for all treatment schedules. Generally, the average NTCP values were lower than the plan for all techniques. However, the most effective way to reduce NTCP was to reduce the margin size from 10 to 5 mm. Overall, the uncertainty in α/β values had a far more influence on the outcome of the hypofractionated treatment than would the geometric uncertainties. Conclusion: This study suggests that, although the impact of geometric uncertainties increases as the number of fractions decrease, the reduction in TCP due to the uncertainties does not significantly offset the expected gain in TCP by hypofractionation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».