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Enregistrement W2031173265 · doi:10.1118/1.4817555

Automated treatment planning for a dedicated multi‐source intra‐cranial radiosurgery treatment unit accounting for overlapping structures and dose homogeneity

2013· article· en· W2031173265 sur OpenAlexafffund
Kimia Ghobadi, Hamid R. Ghaffari, Dionne M. Aleman, David A. Jaffray, Mark Ruschin

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRadiosurgeryNuclear medicineVoxelCollimatorRadiation treatment planningDosimetryMathematicsMedicineHomogeneity (statistics)Radiation therapyRadiologyStatisticsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this work is to advance the two-step approach for Gamma Knife(®) Perfexion™ (PFX) optimization to account for dose homogeneity and overlap between the planning target volume (PTV) and organs-at-risk (OARs). METHODS: In the first step, a geometry-based algorithm is used to quickly select isocentre locations while explicitly accounting for PTV-OARs overlaps. In this approach, the PTV is divided into subvolumes based on the PTV-OARs overlaps and the distance of voxels to the overlaps. Only a few isocentres are selected in the overlap volume, and a higher number of isocentres are carefully selected among voxels that are immediately close to the overlap volume. In the second step, a convex optimization is solved to find the optimal combination of collimator sizes and their radiation duration for each isocentre location. RESULTS: This two-step approach is tested on seven clinical cases (comprising 11 targets) for which the authors assess coverage, OARs dose, and homogeneity index and relate these parameters to the overlap fraction for each case. In terms of coverage, the mean V99 for the gross target volume (GTV) was 99.8% while the V95 for the PTV averaged at 94.6%, thus satisfying the clinical objectives of 99% for GTV and 95% for PTV, respectively. The mean relative dose to the brainstem was 87.7% of the prescription dose (with maximum 108%), while on average, 11.3% of the PTV overlapped with the brainstem. The mean beam-on time per fraction per dose was 8.6 min with calibration dose rate of 3.5 Gy/min, and the computational time averaged at 205 min. Compared with previous work involving single-fraction radiosurgery, the resulting plans were more homogeneous with average homogeneity index of 1.18 compared to 1.47. CONCLUSIONS: PFX treatment plans with homogeneous dose distribution can be achieved by inverse planning using geometric isocentre selection and mathematical modeling and optimization techniques. The quality of the obtained treatment plans are clinically satisfactory while the homogeneity index is improved compared to conventional PFX plans.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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