Sci‐AM2 Sat ‐ 07: Development of inverse planning and limited angle CT reconstruction for cobalt‐60 tomotherapy
Notice bibliographique
Résumé
A significant amount of evidence exists to suggest that Cobalt‐60 can be used to deliver conformal treatments with intensity modulated tomotherapy and on‐line image guidance with megavoltage CT. The purpose of this paper is to describe our recent advances in developing the potential for Cobalt‐60 as a modality for tomotherapy. In particular, we have been advancing forward and inverse planning designed especially for our benchtop delivery configuration, on‐line image reconstruction for Cobalt‐60 CT, and approaches to dose reconstruction. Treatment planning is performed by dose optimization under implicit dose‐volume constraints for a slice using a gradient based inverse algorithm. Although a least‐squares framework is maintained in the explicit objective function for rapid convergence, regional weightings evolve over time to attempt to accommodate dose‐volume constraints. The selection of the appropriate relative region weightings in the objective function is handled internally to improve ease‐of‐use. Simulated plans under a variety of dose‐volume constraints reach reasonable solutions in a matter of minutes. The second area of focus has been in the creation of a CT method that is amenable to the deficiencies of image reconstruction under the inherently limited set of treatment data, while maintaining a high speed of reconstruction necessary for on‐line registration. A one‐step reconstruction method belonging to the class of algebraic reconstruction techniques (ART) is being tested and has shown promise in providing a compromise between the limited‐view qualities of iterative ART and the high reconstruction speed of filtered back‐projection.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,010 | 0,004 |
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 ».