Poster ‐ 34: Clinical Implementation of Prone Breast Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Prone breast treatment is used to reduce acute and late toxicities for large or pendulous breast patients. This study developed and implemented the clinical workflow of prone breast radiotherapy treatment. Methods: Varian kVue Access360™ Prone Breast Couchtop was used as prone breast board. The treatment planning (TP)is performed in Eclipse TP system. TP comparisons between supine deep inspiration breathing hold (DIBH) and prone breast; prone forward field‐in‐field (FinF) planning and inverse IMRT planning were performed and discussed. For the daily setup, breast coverage was assessed in the room using light field and MV imaging was used at day 1 and weekly. Results: The first ten patients are CT scanned and planned both supine and prone. The coverage was all excellent for supine DIBH plan and prone breast plan. The plan in the prone position demonstrated improvements in lung sparing comparing to the DIBH plan. Both forward FinF plan and inverse IMRT plan achieved acceptable coverage of the breast, and heart dose is comparable. Considering the daily setup variations and MLC leakage, forward FinF plan was recommended for routine clinical use. The procedure has been tested in phantom and patients were treated clinically. Conclusions: Prone breast irradiation has been advocated for women with large pendulous breasts in order to decrease acute and late toxicities. The workflow for prone breast radiation therapy has been developed and the technique is ready to treat patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».