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Enregistrement W2130247725 · doi:10.1120/jacmp.v12i3.3409

Understanding the impact of RapidArc therapy delivery errors for prostate cancer

2011· article· en· W2130247725 sur OpenAlexaff
Mike Oliver, Karl Bush, Sergei Zavgorodni, W. Ansbacher, Wayne Beckham

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesVarian Medical Systems
Mots-clésMultileaf collimatorRandom errorPosition (finance)Nuclear medicineSystematic errorSensitivity (control systems)MathematicsMedicineStatisticsMedical physicsRadiation therapyRadiation treatment planningComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to simulate random and systematic RapidArc delivery errors for external beam prostate radiotherapy plans in order to determine the dose sensitivity for each error type. Ten prostate plans were created with a single 360° arc. The DICOM files for these treatment plans were then imported into an in-house computer program that introduced delivery errors. Random and systematic gantry position (0.25°, 0.5°, 1°), monitor unit (MU) (1.25%, 2.5%, 5%), and multileaf collimator (MLC) position (0.5, 1, 2 mm) errors were introduced. The MLC errors were either random or one of three types of systematic errors, where the MLC banks moved in the same (MLC gaps remain unchanged) or opposing directions (increasing or decreasing the MLC gaps). The generalized equivalent uniform dose (gEUD) was calculated for the original plan and all treatment plans with errors introduced. The dose sensitivity for the cohort was calculated using linear regression for the gantry position, MU, and MLC position errors. Because there was a large amount of variability for systematic MLC position errors, the dose sensitivity of each plan was calculated and correlated with plan MU, mean MLC gap, and the percentage of MLC leaf gaps less than 1 and 2 cm for each individual plan. We found that random and systematic gantry position errors were relatively insignificant (< 0.1% gEUD change) for gantry errors up to 1°. Random MU errors were also insignificant, and systematic MU increases caused a systematic increase in gEUD. For MLC position errors, random MLC errors were relatively insignificant up to 2 mm as had been determined in previous IMRT studies. Systematic MLC shift errors caused a decrease of approximately -1% in the gEUD per mm. For systematic MLC gap open errors, the dose sensitivity was 8.2%/mm and for MLC gap close errors the dose sensitivity was -7.2%/mm. There was a large variability for MLC gap open/close errors for the ten RapidArc plans which correlated strongly with MU, mean gap width, and percentage of MLC gaps less than 1 or 2cm. This study evaluates the magnitude of various simulated RapidArc delivery errors by calculating gEUED on various prostate plans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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