Poster — Thur Eve — 62: Assessing the clinical application of the van Herk margin formula for lung radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
According to a margin recipe developed by van Herk et al. the Planning Target Volume (PTV) margin to ensure the Clinical Target Volume is covered by at least 95% of the prescribed dose can be calculated by applying the following formula: . In the van Herk Margin formula (VHMF), Σ is the standard deviation (SD) of all systematic errors; σ is the SD of random errors and σp is the width of the penumbra. This formula is based on an idealized dose profile model that may not account for factors that vary significantly in lung radiotherapy such as tumour size and tissue density. The purpose of this study was to use accurate dose calculation algorithms and respiratory motion modeling to investigate the validity of the VHMF for lung radiotherapy. Random and systematic errors were simulated in treatment planning software using dose accumulation techniques for clinically relevant 3DCRT and IMRT treatment plans constructed on virtual phantoms. Phantom parameters such as target size, peak‐to‐peak motion amplitude and tissue density were varied to investigate their impact on the systematic and random error components of the margin formula. The VHMF was found to provide adequate dose coverage for all plans generated on different target sizes and motion amplitudes. Although discrepancies existed between idealized and realistic dose profiles in water and lung, the dose coverage defined by the V95 was not affected. The margin formula was found to be robust; however, further investigation of the influence of plan conformity is needed.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».