Dosimetric comparison between the prostate intensity-modulated radiotherapy (IMRT) and volumetric-modulated arc therapy (VMAT) plans using the planning target volume (PTV) dose–volume factor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We demonstrated that our proposed planning target volume (PTV) dose–volume factor (PDVF) can be used to evaluate the PTV dose coverage between the intensity-modulated radiotherapy (IMRT) and volumetric-modulated arc therapy (VMAT) plans based on 90 prostate patients. Purpose PDVF were determined from the prostate IMRT and VMAT plans to compare their variation of PTV dose coverage. Comparisons of the PDVF with other plan evaluation parameters such as D 5% , D 95% , D 99% , D mean , conformity index (CI), homogeneity index (HI), gradient index (GI) and prostate tumour control probability (TCP) were carried out. Methods and materials Prostate IMRT and VMAT plans using the 6 MV photon beams were created from 40 and 50 patients, respectively. Dosimetric indices (CI, HI and GI), dose–volume points ( D 5% , D 95% , D 99% and D mean ) and prostate TCP were calculated according to the PTV dose–volume histograms (DVHs) of the plans. All PTV DVH curves were fitted using the Gaussian error function (GEF) model. The PDVF were calculated based on the GEF parameters. Results From the PTV DVHs of the prostate IMRT and VMAT plans, the average D 99% of the PTV for IMRT and VMAT were 74·1 and 74·5 Gy, respectively. The average prostate TCP were 0·956 and 0·958 for the IMRT and VMAT plans, respectively. The average PDVF of the IMRT and VMAT plans were 0·970 and 0·983, respectively. Although both the IMRT and VMAT plans showed very similar prostate TCP, the dosimetric and radiobiological results of the VMAT technique were slightly better than IMRT. Conclusion The calculated PDVF for the prostate IMRT and VMAT plans agreed well with other dosimetric and radiobiological parameters in this study. PDVF was verified as an alternative of evaluation parameter in the quality assurance of prostate treatment planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».