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Enregistrement W2075023767 · doi:10.1088/0031-9155/58/4/749

4D VMAT, gated VMAT, and 3D VMAT for stereotactic body radiation therapy in lung

2013· article· en· W2075023767 sur OpenAlexafffund
E Chin, Shaun Loewen, Alan Nichol, Karl F. Otto

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVrije Universiteit Amsterdam
Mots-clésNuclear medicineMedicineRadiation therapyStereotactic radiation therapyRadiation treatment planningLung cancerRadiosurgeryRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four-dimensional volumetric modulated arc therapy (4D VMAT) is a treatment strategy for lung cancers that aims to exploit relative target and tissue motion to improve organ at risk (OAR) sparing. The algorithm incorporates the entire patient respiratory cycle using 4D CT data into the optimization process. Resulting treatment plans synchronize the delivery of each beam aperture to a specific phase of target motion. Stereotactic body radiation therapy treatment plans for 4D VMAT, gated VMAT, and 3D VMAT were generated on three patients with non-small cell lung cancer. Tumour motion ranged from 1.4-3.4 cm. The dose and fractionation scheme was 48 Gy in four fractions. A B-spline transformation model registered the 4D CT images. 4D dose volume histograms (4D DVH) were calculated from total dose accumulated at the maximum exhalation. For the majority of OARs, gated VMAT achieved the most radiation sparing but treatment times were 77-148% longer than 3D VMAT. 4D VMAT plan qualities were comparable to gated VMAT, but treatment times were only 11-25% longer than 3D VMAT. 4D VMAT's improvement of healthy tissue sparing can allow for further dose escalation. Future study could potentially adapt 4D VMAT to irregular patient breathing patterns.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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