TU-G-BRB-04: A Robust-CVaR Optimization Approach to Left-Sided Breast IMRT
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test the feasibility of a cardiac sparing IMRT planning approach for patients with left-sided breast cancer using a robust optimization model. METHODS: A robust optimization model was developed for breast IMRT. The concept of conditional-value-at-risk (CVaR) was used in the robust framework to guarantee that the clinical dose volume criteria for targets and organs at risk hold under uncertainty in the patient's breathing pattern. Clinical treatment methods for breast cancer (inhale breath-hold with active breathing control (ABC) or free breathing) were simulated via optimization models. A 4DCT patient dataset with target and organs at risk on each breathing phase was used to simulate a clinical case with a total of 20% increase in lung volume from exhale to inhale over 5 phases. The results of the proposed robust model were compared with those of the current clinical models. RESULTS: Compared to the conventional IMRT method for breast cancer (with free breathing), the proposed robust-CVaR model resulted in a 14.6% reduction in mean heart dose without compromising the target coverage and dose homogeneity. The clinical dose-volume limits for the heart as well as the clinical target volume were met in robust results. The robust method resulted in 23.9% improvement in the maximum dose to 25cc of the heart volume. The robust results showed very low variability among the quality of planning and realized treatments. CONCLUSIONS: Using CVaR limits in a robust optimization framework can help improve the quality of IMRT treatments. The robust-CVaR can generate a high quality treatment plans, but is delivered during free breathing and does not require patient compliance with an external device. The quality of robust treatment remains the same under irregular breathing. Explicitly including metrics for lung and bigger motion amplitudes in the robust optimization method may further improve the results.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».