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Enregistrement W2067096781 · doi:10.1118/1.2900108

Tumor trailing strategy for intensity‐modulated radiation therapy of moving targets

2008· article· en· W2067096781 sur OpenAlexfundno aff
Alexei Trofimov, Christian Vrančić, Timothy C. Y. Chan, G Sharp, Thomas Bortfeld

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésExhalationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internal organ motion during the course of radiation therapy of cancer affects the distribution of the delivered dose and, generally, reduces its conformality to the targeted volume. Previously proposed approaches aimed at mitigating the effect of internal motion in intensity-modulated radiation therapy (IMRT) included expansion of the target margins, motion-correlated delivery (e.g., respiratory gating, tumor tracking), and adaptive treatment plan optimization employing a probabilistic description of motion. We describe and test the tumor trailing strategy, which utilizes the synergy of motion-adaptive treatment planning and delivery methods. We regard the (rigid) target motion as a superposition of a relatively fast cyclic component (e.g., respiratory) and slow aperiodic trends (e.g., the drift of exhalation baseline). In the trailing approach, these two components of motion are decoupled and dealt with separately. Real-time motion monitoring is employed to identify the "slow" shifts, which are then corrected by applying setup adjustments. The delivery does not track the target position exactly, but trails the systematic trend due to the delay between the time a shift occurs, is reliably detected, and, subsequently, corrected. The "fast" cyclic motion is accounted for with a robust motion-adaptive treatment planning, which allows for variability in motion parameters (e.g., mean and extrema of the tidal volume, variable period of respiration, and expiratory duration). Motion-surrogate data from gated IMRT treatments were used to provide probability distribution data for motion-adaptive planning and to test algorithms that identified systematic trends in the character of motion. Sample IMRT fields were delivered on a clinical linear accelerator to a programmable moving phantom. Dose measurements were performed with a commercial two-dimensional ion-chamber array. The results indicate that by reducing intrafractional motion variability, the trailing strategy enhances relevance and applicability of motion-adaptive planning methods, and improves conformality of the delivered dose to the target in the presence of irregular motion. Trailing strategy can be applied to respiratory-gated treatments, in which the correction for the slow motion can increase the duty cycle, while robust probabilistic planning can improve management of the residual motion within the gate window. Similarly, trailing may improve the dose conformality in treatment of patients who exhibit detectable target motion of low amplitude, which is considered insufficient to provide a clinical indication for the use of respiratory-gated treatment (e.g., peak-to-peak motion of less than 10 mm). The mechanical limitations of implementing tumor trailing are less rigorous than those of real-time tracking, and the same technology could be used for both.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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