Poster - Thur Eve - 64: Preliminary investigation of arc configurations for optimal sparing of normal tissue in hypofractionated stereotactic radiotherapy (HF-SRT) of multiple brain metastases using a 5mm interdigitating micro-multileaf collimator
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate normal tissue sparing in intra-cranial HF-SRT, comparing various arc configurations with the Synergy Beam Modulator (SynBM) and Agility linacs, the latter incorporating leaf interdigitation and backup jaws. Methods: Five patients with multiple brain metastases (BMs), (5 BMs (n=2), 3 BMs (n=3)) treated with HF-SRT using 25 Gy (n=2) or 30 Gy (n=3) in 5 fractions, were investigated. Clinical treatment plans used the SynBM. Each patient was retrospectively re-planned on Agility, employing three planning strategies: (A) one isocenter and dedicated arc for each BM; (B) a single isocenter, centrally placed with respect to BMs; (C) the isocenter and arc configuration used in the SynBM plan, where closely spaced (<5cm) BMs used a dedicated isocenter and arcs. Agility plans were normalized for PTV coverage and heterogeneity. Results and Conclusion: Strategy A obtained the greatest improvements over the SynBM plan, where the maximum OAR dose, and mean dose to normal brain (averaged for all patients) were reduced by 55cGy and 25cGy, respectively. Strategy B was limited by having a single isocenter, hence less jaw shielding and increased MLC leakage. The maximum OAR dose was reduced by 13cGy, however mean dose to normal brain increased by 84cGy. Strategy C reduced the maximum OAR dose and mean dose to normal brain by 32cGy and 9cGy, respectively. The results from this study indicate that, for intra-cranial HF-SRT of multiple BMs, Agility plans are equal or better than SynBM plans. Further planning is needed to investigate dose sparing using Strategy A and the SynBM.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».