SU‐E‐J‐109: Evaluation of the Dosimetric Impact of Respiratory‐Induced Motion
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Assess the impact of respiratory motion on three‐dimensional conformal radiation therapy (3DCRT) treatment planning and IMRT treatment planning with 4DCT datasets. Methods: A clinical 3DCRT treatment plan made on clinical primary dataset (free‐breathing 3DCT) was the starting point of this planning analysis. GTV contours were manually reproduced and adapted to account for anatomy changes on each 4DCT phases. For comparison, an IMRT plan was created with the primary dataset using the same contours. The 3DCRT and IMRT plans were copied and recalculated on each phase datasets, keeping all respective beams parameters and monitor units the same. Dosimetric parameters were extracted for each phases of all plans.Results: The lung case presented is a tumor clinging to the diaphragm, chosen for its unusual position and large amplitude of movement among the pool of patients available. Considering PTV coverage for the 3DCRT plans, expiration phases are closer to the primary plan than the inspiration phases. PTV coverage for inspiration phases is best represented by the 4DCT average dataset whereas the primary dataset is better suited to represent the expiration phases. The phase‐calculated IMRT plans also showed expiration phases PTVs coverage is closer to the primary plan than for inspiration phases. In this case, the average dataset is better suited than the primary dataset to describe the shape of the DVH dose drop‐ off for the 4DCT phases. The results obtained showed that a difference of up to 12% in PTV coverage for a 3DCRT and 17% for an IMRT plan can be observed when using breathing phase anatomy to calculate a plan made on the primary dataset Conclusions: Anatomy changes caused by breathing cannot be neglected because of their influence on dosimetric parameters. Our results indicate that the choice of a plan dataset may have an impact on treatment accuracy and robustness.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».