Sci‐Fri AM: YIS‐07: A new paradigm for improving IMRT: Selection of beam orientations by optimizing beam intersection volume
Notice bibliographique
Résumé
A beam orientation optimization (BOO) algorithm based on optimizing beam intersection volume (BIV) components within an Organ-at-Risk (OAR) is proposed to improve conventional intensity-modulated radiation therapy (IMRT). A simulated annealing algorithm was employed to search for the optimal set of five beam orientations (5-opt) which simultaneously minimize the BIV components within an OAR. The 5-opt plans were compared to standard 5, 7, and 9 equiangular-spaced beam plans (5-equi, 7-equi, 9-equi) for: (1) gastric (2) Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) P-0126 prostate and (3) RTOG H-0022 oropharyngeal (Stage-III, IV) cancer patients. In the gastric case, the coplanar 5-opt plan reduced the right kidney V 20 Gy by 41.1%, 32.1%, and 29.5% compared to the 5-equi, 7-equi, and 9-equi plans. In the prostate case, the coplanar 5-opt plan improved rectal sparing over all standard plans with a reduction of the V 75 Gy, V 70 Gy, V 65 Gy, and V 60 Gy of 3.9%, 6.2%, 8.1%, and 10.6% compared to the 5-equi plan. In both oropharyngeal cases, the non-coplanar 5-opt plan substantially reduced the V 30 Gy and mean dose to the contralateral parotid compared to the 5-equi, 7-equi, and 9-equi plans: (Stage-III) 8.9%, 7.0%, 8.6% and 4.1 Gy, 2.5 Gy, 2.7 Gy (Stage-IV) 11.2%, 11.2%, 10.8% and 7.8 Gy, 7.9 Gy, 8.0 Gy. In conclusion, the method of optimizing BIV to produce substantial improvements in OAR sparing over conventional IMRT has been demonstrated to be robust for application to a variety of IMRT treatment sites.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».