Sci-Thur AM: Planning - 05: Lung SBRT: Dosimetric accuracy of the Analytical Anisotropic Algorithm (AAA) for 6MV FFF RapidArc planning
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Stereotactic Body Radiation Therapy (SBRT) requires the delivery of a high biologically effective dose in only a few fractions. These large doses per fraction can necessitate long treatment times. The Varian Truebeam is capable of RapidArc delivery and also has the optional Flattening Filter Free (FFF) modes which greatly increase the dose rate. We have commissioned the 6MV FFF beam (1400 MU/min) for RapidArc lung SBRT, and verified heterogeneous dose calculations with Monte Carlo (MC). METHODS: The standard commissioning data was acquired for Varian's Analytical Anisotropic Algorithm (AAA) beam model. Measurements were acquired with the IBA Blue Phantom, using the CC13 and CC01 ion chambers and PTW diode. MLC-defined fields were also acquired for model verification. The Dosimetric Leaf Gap (DLG) was measured and then optimized using RapidArc lung SBRT plans, matching Eclipse with ion chamber measurements. Heterogeneous dose calculations were independently verified using MC. RESULTS: There were some discrepancies regarding leaf transmission and penumbra, but the AAA model was generally well within 2% and 2 mm. A nominal DLG value of 1.6 mm was chosen. A representative lung SBRT case utilizing FFF RapidArc was calculated with MC. For the high dose region, 99% matched Eclipse within 3% and 3 mm. The mean dose difference of the PTV was 0.7%. CONCLUSIONS: Although we have observed some minor infield discrepancies between the AAA and Monte Carlo calculations in heterogeneous media, the Eclipse AAA is reasonably accurate for complex FFF, RapidArc, SBRT lung planning.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,014 | 0,004 |
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 ».