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Enregistrement W2036712467 · doi:10.1118/1.3685586

Experimental assessments of intrafractional prostate motion on sequential and simultaneous boost to a dominant intraprostatic lesion

2012· article· en· W2036712467 sur OpenAlexafffund
Ady Abdellatif, J Craig, Michael D. Jensen, Matt Mulligan, Homeira Mosalaei, Glenn Bauman, Jeff Chen, Eugene Wong

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineProstateNuclear medicineQuality assuranceRadiation therapyRadiation treatment planningDosimetryRectumMedical physicsRadiologySurgeryInternal medicinePathologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate experimentally the impact of intrafractional prostate motion on the delivered dose to a dominant intraprostatic lesion (DIL) using volumetric modulated arc therapy (VMAT) and intensity modulated radiation therapy (IMRT) with sequential and simultaneous boost. METHODS: A series of six IMRT and VMAT treatment plans were generated, evaluated, and compared for two patient CT scans with dissimilar anatomies. Plans were generated for the prostate with and without the DIL. Plans were delivered using a Varian CLINAC and 2D dose distributions were measured using mapcheck(TM)-mapphan(TM) system. The effect of the prostate intrafractional motion on the delivery of the plans was studied by delivering the plans to the mapcheck(TM)-mapphan(TM) system on a programmable motion platform. Prostate intrafractional motion was simulated based on six different motion patterns from the literature obtained on Calypso system (Calypso System, Calypso Medical, Seattle, WA, USA) in a clinical study that provided continuous, real-time localization, and monitoring of the prostate. Absolute dose differences and Gamma analysis were used to assess the quality of a total of 42 plans with motion and without motion. RESULTS: Dose escalation to the whole prostate from 76 to 86 Gy caused the rectum and bladder to exceed normal tissue tolerances in both patients. All the DIL boost plans satisfied the planning criteria and delivery quality assurance when motion was not present. For a single fraction, the motion pattern with large constant shift caused the largest dose delivery discrepancy with mean Gamma value (1.14-1.44) and the lowest plan passing percentage (18.9%-35.7%), while the motion pattern with continuous random changes during treatment had the least impact on dose delivery with mean Gamma value (0.33-0.55) and the highest passing percentage (81.9%-100%) for all the investigated plans. For dose escalation to DIL in the presence of intrafractional prostate motion, a significant difference was observed between the different motion patterns (p < 0.05), but no significant difference in the sensitivity to motion between the various plans was observed (p = 0.30). Based on Gamma analysis, treatment courses in which 15% of the fractions are dominated by severe motion proved to be significantly different from those dominated by random motion (p < 0.05). CONCLUSIONS: The impact of intrafractional prostate motion on dose delivery is sensitive to different motion patterns but not to different delivery techniques. Dose escalation to DIL using either sequential or simultaneous boost plans with 7 mm PTV margin is achievable in the presence of intrafractional prostate motion, even if the severe motion comprised 8.6% (3 out of the 35) treatment fractions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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