Poster — Thur Eve — 39: Dosimetric Evaluation of Bulk Electron Density Based Treatment Planning in IMRT Head and Neck Patients: Can It Be Used for MRI‐Based Planning?
Notice bibliographique
Résumé
One limitation of using MRI alone for radiation planning is the lack of electron density for dose calculation. We evaluated the dosimetric accuracy of using bulk density overrides as a substitute for CT‐derived densities in IMRT treatment planning for head and neck cancer. Ten clinically‐approved, CT‐based treatment plans were used for this study. Three dose distributions were calculated for each treatment plan. The first calculation used CT‐derived density as a basis for heterogeneity correction. The second calculation assumed a homogeneous patient density of 1 g/cm3. For the third dose calculation we contoured bones and air cavities and assigned them a uniform density of 1.5 g/cm3 and 0 g/cm3, respectively. The remaining tissue was assigned a density of 1 g/cm3. All three calculations utilized identical beam parameters (angles, segments and MUs). Actual MR images were not used for contouring to avoid effects of gradient distortion and volumetric uncertainties associated with them. All calculations were done using the Collapsed Cone Superposition algorithm in the Pinnacle3 treatment planning system. Our results show that the assignment of bulk density to bones and air cavities was a feasible approach to IMRT treatment planning for head and neck patients. In almost all cases, the dosimetric results were within 2% of the treatment plans based on CT‐derived density. This method may overcome the lack of electron density information in MR‐based planning. The use of homogeneous geometry, while simpler and less time consuming, resulted in unacceptably high errors in the dose distribution compared to the nominal plan. This research project is supported by Philips Medical Systems.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».