Sci-Thurs PM: Planning-06: A Simple, Robust IMRT Optimization Method for Lung Cancer, Accounting for Tissue Heterogeneity and Intra-Fraction Lung Tumour Motion
Notice bibliographique
Résumé
Background For lung cancer radiotherapy, respiratory motion broadens dose penumbra, increasing the amount of normal tissues irradiated and reducing the target dose near the edge. Traditionally, large PTV margins are used to ensure coverage of the tumour in the presence of motion. Unfortunately, organs at risk intersecting with the PTV also receive high doses. The objective of this work was to evaluate a robust lung strategy to account for the effects of respiratory motion on tumour coverage and normal tissue sparing. Hypothesis Accumulating dose from 4DCT phases using a deformable registration tool combined with penumbral and motion compensation IMRT techniques can be used to develop robust lung plans that reduce the dose to normal tissues and maintain therapeutic coverage of the PTV. Methods A deformable image registration tool was used to plan and accumulate dose over 10 phases of the breathing cycle for clinical IMRT plans and robust IMRT plans of 5 NSCLC patients. Robust plans have reduced beam apertures, but added segments which prefentially boost the portion of the target that falls outside of the reference phase (e.g. the exhale phase). The dose to this boost volume was set to 110% of the prescription dose inside the peripheral edge of the PTV. Clinical and robust plans were normalized and compared for CTV coverage and lung dose. Results for the ipsilateral lung showed that on average, V20, V10 and V5 decreased by approximately 3.0% with the robust approach. For all cases, the accumulated dose to CTV was increased. Conclusions Robust lung IMRT allows for reduction of geometric margins sparing ipsilateral lung and enhancing tumour coverage.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».