Poster — Thurs Eve‐41: Imaging and radiation delivery in helical tomotherapy: Phantom study of a moving target
Notice bibliographique
Résumé
Treating lung cancer with radiation therapy by guaranteed delivery of the prescription dose to the target is difficult due to tumour motion. The standard approach to account for motion effects consists of adding a substantial margin to a lesion visible on the CT study. Larger irradiated volume results in increased dose deposition in healthy lung and the potential for patient complications. This investigation focuses on determining the optimal choice of planning CT mode for improved radiation delivery in terms of better target coverage and sparing of healthy organs. Dosimetric measurements were performed on a helical tomotherapy unit. A Quasar® (Modus Medical Devices, London, ON) respiratory phantom was imaged while a polystyrene target moved sinusoidally with a period of 4 s and amplitude of 2 cm. For target moving in superior-inferior and lateral directions, conventional fast-CT image studies were created, as well as maximum intensity projection (MIP) and average intensity projection (AveIP) image studies using four-dimensional CT information. All types of CT studies were used to develop treatment plans with a prescription of 2 Gy per fraction to the target outlined according to the imaged data. Measurements of dose deposition were made in four locations within the moving target using an Exradin A1SL ion chamber. Comparing all results to the dose measured at the centre of the static phantom, the MIP plans overdose the target, the fast-CT results vary from case to case, while the AveIP plans provide consistent dose distribution across the target within 2% of the normalization dose.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».