Schedule for CT image guidance in treating prostate cancer with helical tomotherapy
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the effect of reducing the number of image guidance sessions and patient-specific target margins on the dose distribution in the treatment of prostate cancer with helical tomotherapy. 20 patients with prostate cancer who were treated with helical tomotherapy using daily megavoltage CT (MVCT) imaging before treatment served as the study population. The average geometric shifts applied for set-up corrections, as a result of co-registration of MVCT and planning kilovoltage CT studies over an increasing number of image guidance sessions, were determined. Simulation of the consequences of various imaging scenarios on the dose distribution was performed for two patients with different patterns of interfraction changes in anatomy. Our analysis of the daily set-up correction shifts for 20 prostate cancer patients suggests that the use of four fractions would result in a population average shift that was within 1 mm of the average obtained from the data accumulated over all daily MVCT sessions. Simulation of a scenario in which imaging sessions are performed at a reduced frequency and the planning target volume margin is adapted provided significantly better sparing of organs at risk, with acceptable reproducibility of dose delivery to the clinical target volume. Our results indicate that four MVCT sessions on helical tomotherapy are sufficient to provide information for the creation of personalised target margins and the establishment of the new reference position that accounts for the systematic error. This simplified approach reduces overall treatment session time and decreases the imaging dose to the patient.
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 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 ».