Poster - Thurs Eve-20: Analysis of dosimetric differences between dose-to-water vs. dose-to-medium calculations for electron beams
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: With the advent of commercial Monte Carlo based treatment planning systems (TPS) typically calculating dose-to-medium, Dm, as opposed to dose-to-water, Dw, calculated by conventional TPS, a thorough analysis of differences between these treatments plans is required. Such an analysis has not yet been carried out. The purpose of our study was to evaluate dosimetric differences between such plans generated with a commercial MC based TPS. Materials and Methods: The analysis included plans of 53 breast cancer patients treated with electron beams ranging from 6–20 MeV. These plans were originally calculated using the Dm approach. Keeping the original beam arrangements and the same calculation parameters, the plans were recalculated using the Dw approach. The comparison between Dm and Dw plans was performed by means of dose volume histograms and isodose distributions on the corresponding CT slices. Results and Conclusions: The plans calculated using Dm vs. Dw show some differences, with magnitudes depending on the location of the tumor and organs at risk and the beam energy. The largest difference was found for the treatment of the chest wall after complete mastectomy with 13 MeV beam. The dose to internal mammary nodes was 43.6 Gy and 39.0 Gy for Dm and Dw approach, respectively. This amounts to 8.1% difference in the maximum dose delivered to that volume. For the same patient, the dose received by the right lung was 13.5 and 15.4 Gy for Dm and Dw approach, respectively, which amounts to 3.6% difference in dose delivered to this lung.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».