Poster — Thur Eve — 72: Conversion of helical tomotherapy plans into clinically favourable step‐and‐shoot IMRT plans deliverable on a c‐arm linac
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,005 |
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.
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 ».