Poster ‐ 33: Dosimetry Comparison of Prone Breast Forward and Inverse Treatment planning considering daily setup variations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The purpose of this study is to investigate the effects of daily setup variations on prone breast forward field‐in‐field (FinF) and inverse IMRT treatment planning. Methods: Rando Phantom (Left breast) and Pixy phantom (Right breast) were built and CT scanned in prone position. The treatment planning (TP) is performed in Eclipse TP system. Forward FinF plan and inverse IMRT plan were created to satisfy the CTV coverage and OARs criteria. The daily setup variations were assumed to be 5 mm at left‐right, superior‐inferior, and anterior‐posterior directions. The DVHs of CTV coverage and OARs were compared for both forward FinF plan and inverse IMRT plans due to 5mm setup variation. Results and Discussions: DVHs of CTV coverage had fewer variations for 5m setup variation for forward FinF and inverse IMRT plan for both phantoms. However, for the setup variations in the left‐right direction, the DVH of CTV coverage of IMRT plan showed the worst variation due to lateral setup variation for both phantoms. For anterior‐posterior variation, the CTV could not get full coverage when the breast chest wall is shallow; however, with the guidance of MV imaging, breast chest wall will be checked during the MV imaging setup. So the setup variations have more effects on inverse IMRT plan, compared to forward FinF plan, especially in the left‐right direction. Conclusions: The Forward FinF plan was recommended clinically considering daily setup variation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».