SU-E-T-637: 4D-VMAT Vs. Gated VMAT in Lung Cancer SBRT
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess plan quality and treatment efficiency of 4D-VMAT and gated-VMAT in the treatment of non-small cell lung cancer using SBRT. METHODS: Treatment planning software was developed in Matlab to simulate both 4D-VMAT and gated-VMAT on patients with stage I lung cancer and at least 1 cm of tumour motion. Gated-VMAT delivers radiation to the tumour during only a portion of the respiratory cycle and hence requires frequent start and stop motions of the gantry. In the 4D-VMAT algorithm, target and organ motion from the entire respiratory cycle is incorporated during optimization. Gantry moves continuously but delivery of each MLC aperture is synchronized to specific phases of target motion. All 4D-CT scan consisted of 10 phases and were acquired with the patients breathing freely. The SBRT fractionation scheme was 48 Gy in 4 fractions with at least 95% of the PTV receiving 100% of the prescription dose. For gated-VMAT, the PTV was derived from the ITV of the relevant respiratory phases plus a 5mm margin. In the 4D VMAT algorithm, the GTV was defined on a single phase and the PTV created with a 5mm margin. PTVs for the other respiratory phases were determined through 4D-image registration and deformation using a bspline transformation model. For both treatment deliveries, dose was accumulated on the maximum exhale phase and DVHs generated. RESULTS: Findings show gated-VMAT and 4D-VMAT deliveries resulted in maximum doses to most OARs far below SBRT protocol constraints. The 4D-VMAT beam on time is on average 8 min. Gated-VMAT will have similar beam on time but treatment time can more than double after accounting for 25 to 35 beam interruptions per arc. CONCLUSIONS: Gated-VMAT and 4D-VMAT were able to produce dosimetrically acceptable lung SBRT plans. The advantage of 4D-VMAT is the greater efficiency in treatment delivery.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».