SU‐E‐T‐670: Using Overlap Volume Histogram Analysis of a Prior Plan Dataset to Generate Clinically Acceptable Plans for CyberKnife Robotic Radiosurgery Treatment of Localized Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: CyberKnife offers the potential benefits of non‐isocentric, non‐coplanar treatment delivery. However, its planning is a laborious manual, trial‐and‐error process. This study is to investigate whether an overlap volume histogram (OVH)‐driven planning approach can produce clinically acceptable plans for treatment of localized prostate cancer. Methods: It is assumed that given consistent target coverage, patients with a relevant target‐organ spatial relationship should have similar organ sparing. The OVH is used to characterize the 3‐D spatial relationship between an organ and a target. A database containing the OVH and DVH of prior plans is built to serve as an external reference. During the initial planning, the OVH is used to search through the database to find a prior patient group whose target‐organ relationship is related to that of a new patient. The planning objectives for the new patient are then estimated from the group and input into the CyberKnife TPS for optimization. To demonstrate the effectiveness of the method, the plans of 12 prostate patients (prescription: 36.25Gy in 5 fractions) are generated by the OVH approach and compared to the corresponding clinical plans using the in‐house dosimetric guidelines. Results: Physicians confirm that OVH plans are clinically acceptable. OVH plans: on average, Vcc(37Gy) and V(18.12Gy) to the bladder decrease 1cc and 6% (p<0.05); Vcc(36Gy) and V(18.12Gy) to the rectum decrease 0.02cc and 4.3% (p=0.3); Vcc(40Gy) to the prostatic urethra decreases 0.08cc (p=0.01); V(14.5Gy) to the femur heads decreases 0.58% (p=0.01). V(37Gy) to the membranous urethra increases from 23.1% to 24.5% (p=0.75); V(29.5Gy) to the penile bulb increases from 5.5% to 10.7% (p=0.35); V(36.25Gy) to PTV increases 0.2% (p=0.4); the estimated delivery time deceases 3.5 minutes (p=0.01). Conclusion: With respect to planner‐created clinical plans, this approach offers an alternative way to generate clinically acceptable plans. It advances the possibility of automated CyberKnife planning. C. Sims, employed by Accuray, Inc;S.P Collins, Accuray clinical consultant
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».