Lung sparing and dose escalation in a robust‐inspired IMRT planning method for lung radiotherapy that accounts for intrafraction motion
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test the efficacy of a simple, robust-inspired intensity modulated radiotherapy (IMRT) planning strategy for lung radiotherapy designed to reduce lung dose and escalate tumor dose using realistic dose accumulation tools. METHODS: A deformable image registration tool was used to plan and accumulate dose over all phases of the breathing cycle for conventional and robust-inspired IMRT strategies of eight nonsmall cell lung cancer patients exhibiting peak-to-peak respiratory motion with amplitudes ranging from 1 to 2 cm in the craniocaudal direction. The authors' robust-inspired plans were designed to have smaller beam apertures based on target location during exhale, combined with edge-enhanced intensity maps to ensure target coverage during inspiration. For these, a new planning target volume defined as the rPTV was generated from a 5-mm isotropic expansion of the clinical target volume (CTV) on end-exhale combined with a boost volume, set to 110% of the prescription dose. Plans were evaluated in terms of (i) lung sparing and (ii) dose escalation for mean lung dose (MLD) isotoxicity. CTV and planning target volumes (PTV) coverage and lung dose were compared to the conventional IMRT approach. RESULTS: Robust-inspired plans showed potential lung dose reductions in seven out of eight patients. For non-GTV lung, percent reductions of 3%-14% in MLD and 6%-15% in V20 were observed. For seven of eight cases, the robust-like approach yielded increased accumulated doses to CTV. Isotoxicity studies for MLD showed increased dose to the CTV and the rPTV, in the range of 104%-118% and 95%-114% of prescription dose, respectively. CONCLUSIONS: A 4D dose calculation based on deformable image registration was used to evaluate a robust-inspired planning strategy for lung radiotherapy. This method offers notable reductions to lung dose while improving tumor coverage through the use of reduced geometric margins combined with edge enhancements.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».