Sci—Thur PM: Planning & Delivery — 03: Automated delivery and quality assurance of a modulated electron radiation therapy plan
Notice bibliographique
Résumé
Modulated electron radiation therapy (MERT) offers the potential to improve healthy tissue sparing through increased dose conformity. Challenges remain, however, in accurate beamlet dose calculation, plan optimization, collimation method and delivery accuracy. In this work, we investigate the accuracy and efficiency of an end‐to‐end MERT plan and automated‐delivery workflow for the electron boost portion of a previously treated whole breast irradiation case. Dose calculations were performed using Monte Carlo methods and beam weights were determined using a research‐based treatment planning system capable of inverse optimization. The plan was delivered to radiochromic film placed in a water equivalent phantom for verification, using an automated motorized tertiary collimator. The automated delivery, which covered 4 electron energies, 196 subfields and 6183 total MU was completed in 25.8 minutes, including 6.2 minutes of beam‐on time with the remainder of the delivery time spent on collimator leaf motion and the automated interfacing with the accelerator in service mode. The delivery time could be reduced by 5.3 minutes with minor electron collimator modifications and the beam‐on time could be reduced by and estimated factor of 2–3 through redesign of the scattering foils. Comparison of the planned and delivered film dose gave 3%/3 mm gamma pass rates of 62.1, 99.8, 97.8, 98.3, and 98.7 percent for the 9, 12, 16, 20 MeV, and combined energy deliveries respectively. Good results were also seen in the delivery verification performed with a MapCHECK 2 device. The results showed that accurate and efficient MERT delivery is possible with current technologies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,110 | 0,054 |
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 ».