Treatment planning study of Volumetric Modulated Arc Therapy and three dimensional field-in-field techniques for left chest-wall cancers with regional lymph nodes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aims to investigate whether there are dosimetric advantages to using VMAT (Volumetric Modulated Arc Therapy) for left-sided chest-wall patients over the three-dimensional conformal field-in-field (FinF) technique. BACKGROUND: There is a lack of dosimetric studies dedicated for chest-wall patients. Potential dosimetric advantage could be obtained using VMAT due to complex geometry of PTVs (Planning Target Volumes) and OARs (Organs at Risk) in chest-wall and lymph nodes. MATERIALS AND METHODS: VMAT and FinF plans were generated and evaluated based on DVHs (Dose Volume Histograms) for both PTVs and OARs for 22 left-sided chest-wall patients with involved regional nodes. PTV HIs (Homogeneity Indices) and CIs (Conformity Indices), and EUDs (Equivalent Uniform Doses) for PTVs and OARs were also evaluated for comparisons between VMAT and FinF. RESULTS: in chest-wall patients compared to FinF plans. The volumes of the right lung and right breast receiving 5 Gy were much higher in VMAT than those in FinF for all patients. CONCLUSIONS: Compared to the FinF technique, there is a generally limited benefit using VMAT for left-sided chest-wall patients due to large low-dose-bath to OARs with insignificant improvement in PTV coverage. In case where FinF planning cannot meet dose constrains, VMAT provides a viable option. The use of VMAT planning over the FinF technique in chest-wall cancers should be carefully analyzed on an individual basis.
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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 | 0,000 | 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 ».