Segmentation and leaf sequencing for intensity modulated arc therapy
Notice bibliographique
Résumé
A common method in generating intensity modulated radiation therapy (IMRT) plans consists of a three step process: an optimized fluence intensity map (IM) for each beam is generated via inverse planning, this IM is then segmented into discrete levels, and finally, the segmented map is translated into a set of MLC apertures via a leaf sequencing algorithm. To date, limited work has been done on this approach as it pertains to intensity modulated arc therapy (IMAT), specifically in regards to the latter two steps. There are two determining factors that separate IMAT segmentation and leaf sequencing from their IMRT equivalents: (1) the intrinsic 3D nature of the intensity maps (standard 2D maps plus the angular component), and (2) that the dynamic multileaf collimator (MLC) constraints be met using a minimum number of arcs. In this work, we illustrate a technique to create an IMAT plan that replicates Tomotherapy deliveries by applying IMAT specific segmentation and leaf-sequencing algorithms to Tomotherapy output sinograms. We propose and compare two alternative segmentation techniques, a clustering method, and a bottom-up segmentation method (BUS). We also introduce a novel IMAT leaf-sequencing algorithm that explicitly takes leaf movement constraints into consideration. These algorithms were tested with 51 angular projections of the output leaf-open sinograms generated on the Hi-ART II treatment planning system (Tomotherapy Inc.). We present two geometric phantoms and 2 clinical scenarios as sample test cases. In each case 12 IMAT plans were created, ranging from 2 to 7 intensity levels. Half were generated using the BUS segmentation and half with the clustering method. We report on the number of arcs produced as well as differences between Tomotherapy output sinograms and segmented IMAT intensity maps. For each case one plan for each segmentation method is chosen for full Monte Carlo dose calculation (NumeriX LLC) and dose volume histograms (DVH) are calculated. In all cases, the BUS method outperformed the clustering, method. We recommend using the BUS algorithm and discuss potential improvements to the clustering algorithms.
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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 ».