Poster ‐ 54: Development and Evaluation of Normal Tissue Objective Parameters and Avoidance Regions for Prostate Bed VMAT Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A retrospective study was conducted to determine optimal NTO parameters on five patients that were treated with radical prostate doses of 66 Gy in 33 fractions to the prostate bed. The purpose of this work is to evaluate the effectiveness of various NTO settings and also provide insight into whether the use of multiple sparing techniques is beneficial or redundant for a given site. Methods: The effect of varying the NTO parameters were systematically examined in conjunction with the option of an avoidance region: a “ring” structure around the planning target volume. Within each of these groups, four plans were made; three with varying NTO settings as well as a fourth control plan not using the NTO. The three NTO settings used were the Varian default values, the automatic setting (a selectable option in the NTO function), and a developed set of test parameters (Manual NTO). Results: The site‐specific NTO plans showed the greatest improvement regardless of whether they were used in combination with the ring structure. The most striking improvement in OAR sparing occurred when using the Manual NTO settings without the ring structure. In this setting, the average reduction in mean bladder dose was 473 cGy. The automatic NTO and Varian default settings produced improvements of 146 cGy and 12 cGy, respectively. Conclusion: The use of site‐specific NTO parameters produced plans with marked improvement to normal tissue sparing in comparison to plans using the Varian default settings or the automatic NTO.
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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) | 0,001 | 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 ».