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Enregistrement W2072482378 · doi:10.1118/1.4740181

Poster — Thur Eve — 72: Conversion of helical tomotherapy plans into clinically favourable step‐and‐shoot IMRT plans deliverable on a c‐arm linac

2012· article· en· W2072482378 sur OpenAlexaff
RCN Studinski, Andrew Alexander, Daniel J. La Russa

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTomotherapyLinear particle acceleratorNuclear medicineDeliverableRadiation treatment planningMedical physicsMonitor unitMedicineDosimetryRadiation therapyRadiologyPhysicsOpticsEngineeringBeam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment planning software SharePlan is designed to convert dose distributions generated by the TomoTherapy planning station into step-and-shoot IMRT plans deliverable on a c-arm linear accelerator. Five anal canal patients who were planned for TomoTherapy treatments were exported into a SharePlan system and plans were generated for delivery on an Elekta Synergy unit. A total of 80 plans were generated for those five patients, with either seven, nine, eleven or twenty-one gantry angles and different priorities between focusing on matching either the target doses or healthy tissue sparing of the TomoTherapy plan. The plans generated by SharePlan, while often not matching target coverage at prescription, matched well the TomoTherapy coverage at 95% and 105% of the prescription dose. Organ at risk dose, when heavily emphazied in the SharePlan calculations matched or bettered the TomoTherapy dose due to the placement of the beams and the sharper sup-inf fall off of the dose distribution on a linac. For one of the patients, it was possible to produce a better DVH with SharePlan than the original TomoTherapy plan for those reasons. The TomoTherapy plans boasted significantly shorter delivery times than the plans generated with SharePlan.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,005

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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