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Enregistrement W2172972249 · doi:10.1118/1.4935201

An <i>in vivo</i> dose verification method for SBRT–VMAT delivery using the EPID

2015· article· en· W2172972249 sur OpenAlexafffund
Peter M. McCowan, Eric Van Uytven, Timothy Van Beek, G Asuni, Boyd McCurdy

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésImage-guided radiation therapyRadiosurgeryDosimetryLinear particle acceleratorNuclear medicineMultileaf collimatorImaging phantomMonte Carlo methodCollimated lightMedical imagingMedical physicsMedicineFluenceRadiation therapyRadiation treatment planningBeam (structure)PhysicsRadiologyOpticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Radiation treatments have become increasingly more complex with the development of volumetric modulated arc therapy (VMAT) and the use of stereotactic body radiation therapy (SBRT). SBRT involves the delivery of substantially larger doses over fewer fractions than conventional therapy. SBRT-VMAT treatments will strongly benefit from in vivo patient dose verification, as any errors in delivery can be more detrimental to the radiobiology of the patient as compared to conventional therapy. Electronic portal imaging devices (EPIDs) are available on most commercial linear accelerators (Linacs) and their documented use for dosimetry makes them valuable tools for patient dose verification. In this work, the authors customize and validate a physics-based model which utilizes on-treatment EPID images to reconstruct the 3D dose delivered to the patient during SBRT-VMAT delivery. METHODS: The SBRT Linac head, including jaws, multileaf collimators, and flattening filter, were modeled using Monte Carlo methods and verified with measured data. The simulation provides energy spectrum data that are used by their "forward" model to then accurately predict fluence generated by a SBRT beam at a plane above the patient. This fluence is then transported through the patient and then the dose to the phosphor layer in the EPID is calculated. Their "inverse" model back-projects the EPID measured focal fluence to a plane upstream of the patient and recombines it with the extra-focal fluence predicted by the forward model. This estimate of total delivered fluence is then forward projected onto the patient's density matrix and a collapsed cone convolution algorithm calculates the dose delivered to the patient. The model was tested by reconstructing the dose for two prostate, three lung, and two spine SBRT-VMAT treatment fractions delivered to an anthropomorphic phantom. It was further validated against actual patient data for a lung and spine SBRT-VMAT plan. The results were verified with the treatment planning system (TPS) (ECLIPSE AAA) dose calculation. RESULTS: The SBRT-VMAT reconstruction model performed very well when compared to the TPS. A stringent 2%/2 mm χ-comparison calculation gave pass rates better than 91% for the prostate plans, 88% for the lung plans, and 86% for the spine plans for voxels containing 80% or more of the prescribed dose. Patient data were 86% for the lung and 95% for the spine. A 3%/3 mm χ-comparison was also performed and gave pass rates better than 93% for all plan types. CONCLUSIONS: The authors have customized and validated a robust, physics-based model that calculates the delivered dose to a patient for SBRT-VMAT delivery using on-treatment EPID images. The accuracy of the results indicates that this approach is suitable for clinical implementation. Future work will incorporate this model into both offline and real-time clinical adaptive radiotherapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations36
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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