Poster ‐ 36: Effect of Planning Target Volume Coverage on the Dose Delivered in Lung Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In lung radiotherapy, breathing motion may be encompassed by contouring the internal target volume (ITV). Remaining uncertainties are included in a geometrical expansion to the planning target volume (PTV). In IMRT, the treatment is then optimized until a desired PTV fraction is covered by the appropriate dose. The resulting beams often carry high fluence in the PTV margin to overcome low lung density and to generate steep dose gradients. During treatment, the high density tumour can enter the PTV margin, potentially increasing target dose. Thus, planning lung IMRT with a reduced PTV dose may still achieve the desired ITV dose during treatment. Methods: A retrospective analysis was carried out with 25 IMRT plans prescribed to 63 Gy in 30 fractions. The plans were re‐normalized to cover various fractions of the PTV by different isodose lines. For each case, the isocentre was moved using 125 shifts derived from all 3D combinations of 0 mm, (PTV margin ‐ 1 mm), and PTV margin. After each shift, the dose was recomputed to approximate the delivered dose. Results and Conclusion: Our plans typically cover 95% of the PTV by 95% of the dose. Reducing the PTV covered to 94% did not significantly reduce the delivered ITV doses for (PTV margin ‐ 1 mm) shifts. Target doses were reduced significantly for all other shifts and planning goals studied. Thus, a reduced planning goal will likely deliver the desired target dose as long as the ITV rarely enters the last mm of the PTV margin.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».