The quality assurance of volumetric modulated arc therapy (<scp>VMAT</scp>) plans for early stage prostate cancer: a technical note
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As radiation therapy transitions from intensity modulated radiation therapy ( IMRT ) to volumetric modulated arc therapy ( VMAT ) it is important to consider the quality assurance ( QA ) of VMAT plans in light of what has previously been learned and developed in IMRT QA . This technical note assesses if IMRT based plan QA software, which has reduced the need in IMRT for phantom dose measurements on the linear accelerator, can be incorporated into VMAT QA processes. Twenty prostate cases were retrospectively planned using VMAT with one arc to deliver a prescription of 74 Gy in 37 fractions. A plan QA was performed using both IMSure (version 3.3), a software‐based IMRT QA program, and ArcCHECK (version 6.2.3.5713), a phantom‐based VMAT QA tool. Outcomes assessed included the time needed to perform the QA of both the IMSure and ArcCHECK QA methods, and agreement between planned dose and QA measured dose. On average per case, the ArcCHECK technique needed 31.5 min to perform the VMAT plan QA , while IMSure required 3.5 min to perform the same QA . All 20 cases passed dosimetric QA using Arc CHECK . However, using IMS ure , three cases failed dosimetric QA using the departments existing IMRT QA criteria. This research has demonstrated that the IMRT QA software IMSure may be incorporated into the QA of VMAT plans, however the criteria to assess the dosimetry of the VMAT plans may need to be different to that for IMRT cases. The implication of this research for radiation therapists is to be critically aware of the differences between the plan QA requirements and methods for IMRT and those required for VMAT .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».