On using the dosimetric leaf gap to model the rounded leaf ends in VMAT/RapidArc plans
Notice bibliographique
Résumé
Partial transmission through rounded leaf ends of Varian multileaf collimators (MLC) is accounted for with a parameter called the dosimetric leaf gap (DLG). Verification of the value of the DLG is needed when the dose delivery is accompanied by gantry rotation in VMAT plans. We compared the doses measured with GAFCHROMIC film and an ionization chamber to treatment planning system (TPS) calculations to identify the optimum values of the DLG in clinical plans of the whole brain with metastases transferred to a phantom. We noticed the absence of a single value of the DLG that properly models all VMAT plans in our cohort (the optimum DLG varied between 0.93 ± 0.15 mm and 2.2 ± 0.2 mm). The former value is considerably different from the optimum DLG in sliding window plans (about 2.0 mm) that approximate IMRT plans. We further found that a single-value DLG model cannot accurately reproduce the measured dose profile even of a uniform static slit at a fixed gantry, which is the simplest MLC-delimited field. The calculation overestimates the measurement in the proximal penumbra, while it underestimates in the distal penumbra. This prompted us to expand the DLG parameter from a plan-specific number to a mathematical concept of the DLG being a function of the distance in the beam's eye view (BEV) between the dose point and the leaf ends. Such function compensates for the difference between the penumbras in a beam delimited with a rounded leaf MLC and delimited with solid jaws. Utilization of this concept allowed us generating a pair of step-and-shoot MLC plans for which we could qualitatively predict the value of the DLG providing best match to ionization chamber measurements. The plan for which the leafs stayed predominantly at positions requiring low values of the DLG (as seen in the profiles of 1D slits) yielded the combined DLG of 1.1 ± 0.2 mm, while the plan with leafs staying at positions requiring larger values of the DLG yielded the DLG 2.4 ± 0.2 mm. Considering the DLG to be a function of the distance (in BEV) between the dose point and the leaf ends allowed us to provide an explanation as to why conventional single-number DLG is plan-specific in VMAT plans.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».