SU-G-BRC-09: Experimental Validation of a VMAT Planning Technique for Patients with Hip Prosthesis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To validate and evaluate the dosimetric accuracy of two different VMAT planning techniques for patients with hip prosthesis of unknown composition. Methods: A phantom was designed to model a patient with one stainless steel hip prosthesis. PTVs and critical structures contours were copied from a prostate cancer patient. Simultaneous integrated boost VMAT plans covering the prostate and pelvic lymph nodes (50.4Gy and 70Gy in 28 fractions) and sparing the rectum and bladder were generated in Eclipse using AAA dose calculation. Our clinical dose constraints were used for PTV coverage and rectum and bladder sparing. Three VMAT plans were generated. First an unconstrained plan (UN) was created. Two other plans reducing the entrance dose through the prosthesis were developed: a plan using avoidance sector (AV) and a plan with maximum dose constraint on the hip prosthesis (MP). The three plans were measured with gafchromic EBT3 film and analyzed with FilmQAPro software. Results: The three VMAT plans resulted in an average gamma 2%/2mm of 48.8%, 95.4%, 98.4% (UN, AV and MP plan respectively) and an average gamma 3%/3mm of 76.3%, 99.7%, 99.9% (UN, AV and MP plan respectively). The avoidance sector plan exhibited higher measured doses of up to 3% of the prescription dose at the prosthesis interface. The plan with constraints on the prosthesis showed excellent agreement at the prosthesis interface. Conclusion: For the phantom presented in this study, VMAT plans with a maximum dose constraint on the prosthesis resulted in best agreement with measured doses.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».