An algorithm for systematic selection of beam directions for IMRT
Notice bibliographique
Résumé
Selection of the number of beams and their directions can be an important problem in radiation therapy, especially when a tumor surrounds a critical organ or is surrounded by multiple critical organs. Beam directions, in this sense, are chosen to not only avoid critical organs, but also to achieve better target dose uniformity. In intensity-modulated radiation therapy (IMRT), optimization of beam directions is further complicated due to the dependence of one beam direction on its corresponding beamlet intensities and the beamlet intensities of all other beam directions. The result is an excessively enlarged search space, even when the number of beams is small (two to three). Until now, only a handful of publications exist regarding beam direction optimization in IMRT. Here, we report a new systematic approach that determines a suitable number of "more optimal" beam directions without optimizing a complicated objective function or resorting to brute force. We start by assuming that beam directions chosen for an N-beam plan are candidates for beam directions in the search for an (N + 1)-beam plan. Knowing that beam directions in an N-beam plan are not always the best choices for the (N + 1)-beam plan, we introduce into the beam direction selection process an analysis of the beamlet weights of every beam direction set sampled. If the relative weights of any particular beam compared to other beams are insignificant and hence have no significant effect on the quality of the treatment plan, then we eliminate this beam from the plan. The algorithm terminates basically when the relative weights of the last beam compared to other beams are insignificant or the replacement of an eliminated beam does not improve the plan. This concept was applied to three two-dimensional phantoms and each plan was compared to a standard equally spaced IMRT plan in terms of dose distributions, dose-volume histograms, and objective function values. The results show improvements in both target dose uniformity and critical organ sparing often with a fewer number of beams than standard equally spaced beam plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».