Sci‐Fri AM: YIS‐06: On‐line adaptive radiation therapy based on the intra‐fractional digital tomosynthesis images
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the feasibility of performing on-line adaptive radiation therapy (ART) based on the intra-fractional digital tomosynthesis (DTS) images. METHOD AND MATERIALS: Intra-fractional DTS images were reconstructed as the gantry rotated between treatment positions. An edge detection algorithm was used to automatically segment the DTS images as the gantry arrived at each treatment position. The original treatment plan was then re-optimized for the most recent DTS image contours and dose was delivered from each treatment position based on the newly re-optimized plan. Plan re-optimization was performed using modified direct aperture optimization (DAO). To test our system, a model representing typical prostate, bladder and rectum anatomy was generated. First, a treatment plan based on this original anatomy was created using our DAO system. To simulate prostate deformations, three clinically relevant deformations (small, medium and large) were modeled by systematically deforming the original anatomy. The ability of our approach to adapt the original treatment plan and account for the anatomy deformations was investigated. RESULTS: Based on the dose-volume constraints from the RTOG 0415 prostate protocol, the original treatment plan would have been clinically unacceptable for all three deformations. Using our approach to on-line ART, the original treatment plan was successfully adapted to arrive at a clinically acceptable plan for all three anatomy deformations. CONCLUSION: We have shown that performing on-line ART based on intra-fractional DTS images is feasible. The advantages are reduced treatment time and the ability to detect and account for patient motion during the treatment fraction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,007 |
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 ».