Towards an objective evaluation of tolerances for beam modeling in a treatment planning system
Notice bibliographique
Résumé
The performance of a convolution/superposition based treatment planning system depends on the ability of the dose calculation algorithm to accurately account for physical interactions taking place in the tissue, key components of the linac head and on the accuracy of the photon beam model. Generally the user has little or no control over the performance of the dose calculation algorithm but is responsible for the accuracy of the beam model within the constraints imposed by the system. This study explores the dosimetric impact of limitations in photon beam modeling accuracy on complex 3D clinical treatment plans. A total of 70 photon beam models was created in the Pinnacle treatment planning system. Two of the models served as references for 6 MV and 15 MV beams, while the rest were created by perturbing the reference models in order to produce specific deviations in specific regions of the calculated dose profiles (central axis and transverse). The beam models were then used to generate 3D plans on seven CT data sets each for four different treatment sites (breast and conformal prostate, lung and brain). The equivalent uniform doses (EUD) of the targets and the principal organs at risk (OARs) of all plans ( approximately 1000) were calculated and compared to the EUDs delivered by the reference beam models. In general, accurate dosimetry of the target is most greatly compromised by poor modeling of the central axis depth dose and the horns, while the EUDs of the OARs exhibited the greatest sensitivity to beam width accuracy. Based on the results of this analysis we suggest a set of tolerances to be met during commissioning of the beam models in a treatment planning system that are consistent in terms of clinical outcomes as predicted by the EUD.
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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 | 0,015 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».