SU‐E‐T‐634: Accuracy of Patient Dose Calculation for Lung VMAT Plans: Comparison of Multiple TPS
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate the discrepancy in patient dose calculation for lung VMAT SBRT plans calculated either using the same type treatment planning systems (TPS) commissioned in different hospitals or the different type TPS commissioned in the same hospital.Methods: 10 lung SBRT cases have been calculated using four different TPS. TPS A, B, and C are Pinnacle3 (version 9) and each one is commissioned in a different hospital for 6 MV photon beams (Varian Trilogy, 120 MLC). Therefore, beam data and parameters used in these TPS are not exactly the same. The TPS D is Eclipse (version 10) and uses the same machine data as the TPS A. The variations of PDD (10)/PDD (20) ratios for three 6 MV beams are within 0.5%. MU are rescaled for TPS A, B, and C to get a normalized dose in a reference condition. TPS A and D use the same MU. The Dmean for IGTV and PTV, D50, D99, D2 for PTV, D2cm, cord Dams, Dmean, V20 and V10 for lung are used for comparison. Cases with large discrepancy are also recalled in typically used lung QA phantoms (ROTG and Quasar). Results: The doses calculated using different Pinnacle TPS have no clinical significantly discrepancy. The largest discrepancy in PTV mean dose is 3%. In most cases the dose discrepancy between the Eclipse and Pinnacle is also small but the largest discrepancy is up to 7% in PTV mean dose. Dose calculation in lung phantoms cannot predict the corresponding discrepancy in patients. Conclusion: The same type PTS even commissioned in different hospitals will have minimum calculated discrepancy. Using different type TPS have largest discrepancy especially for a tumour surrounded unusual lower density lung volume. Centralized modeling with comprehensive QA will improve dose calculation accuracy to achieve a standardized treatment.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».