Poster — Wed Eve—26: Dose‐Volume Histogram Analyses on the Prostate IMRT Plan for Interfraction Organ Motion Using the Gaussian Error Function
Notice bibliographique
Résumé
The Gaussian error function (GEF) model was used to carry out cumulative dose‐volume histogram (cDVH) analysis on prostate IMRT plans with interfraction organ motion. cDVHs for CTVs, shifted in the anterior‐posterior directions based on 7‐beam IMRT plans for three patients (small, medium and large prostate), were calculated and modeled using the Pinnacle3 planning system and GEF. To simulate the interfraction prostate motion, the CTV was shifted 1 cm in the anterior‐posterior directions in 2 mm steps, using the dose distribution for the plan without prostate motion. As parameters in the GEF model, namely, a, b and c, were related to the shape of the cDVH curve, evaluation of cDVHs corresponding to the prostate motion becomes possible. cDVH analysis for the CTV shifting in the anterior‐posterior directions using the GEF model showed that parameters , which were related to the maximum relative volume of the cDVH, changed symmetrically when the prostate was shifted in the anterior‐posterior directions. This change was more significant for larger prostate. For parameters b related to the slope of the cDVH, changed symmetrically from the isocenter, when the CTV was within the PTV. This was different from parameters c ( related to the maximum dose of the cDVH), which did not vary significantly with the prostate motion in the anterior‐posterior directions and prostate volume. Using the patient data, this analysis validates the GEF model, and further verified the clinical application of this mathematical model on treatment plan evaluation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».