Comparison of dosimetric variation between prostate IMRT and VMAT due to patient's weight loss: Patient and phantom study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study compared the dosimetric impact between prostate IMRT and VMAT due to patient's weight loss. BACKGROUND: Dosimetric variation due to change of patient's body contour is difficult to predict in prostate IMRT and VMAT, since a large number of small and irregular segmental fields is used in the delivery. MATERIALS AND METHODS: Five patients with prostate volumes ranging from 32.0 to 86.5 cm(3) and a heterogeneous pelvis phantom were used for prostate IMRT and VMAT plans using the same set of dose-volume constraints. Doses in IMRT and VMAT plans were recalculated with the patient's and phantom's body contour reduced by 0.5-2 cm to mimic size reduction. Dose coverage/criteria of the PTV and CTV and critical organs (rectum, bladder and femoral heads) were compared between IMRT and VMAT. RESULTS: In IMRT plans, increases of the D99% for the PTV and CTV were equal to 4.0 ± 0.1% per cm of reduced depth, which were higher than those in VMAT plans (2.7 ± 0.24% per cm). Moreover, increases of the D30% of the rectum and bladder per reduced depth in IMRT plans (4.0 ± 0.2% per cm and 3.5 ± 0.5% per cm) were higher than those of VMAT (2.2 ± 0.2% per cm and 2.0 ± 0.6% per cm). This was also true for the increase of the D5% for the right femoral head in a patient or phantom with size reduction due to weight loss. CONCLUSIONS: VMAT would be preferred to IMRT in prostate radiotherapy, when a patient has potential to suffer from weight loss during the treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».