Poster ‐ 55: Active Breathing Coordinator Based Treatment of Liver SBRT Patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Accuracy of treatment delivery for liver SBRT patients can be compromised by breathing induced motion. Recently we started using active breathing coordinator (ABC) to “freeze” the breathing motion. This work describes our initial experience with ABC based treatment of liver SBRT patients. Methods: Patients are treated in maximum exhale state with a minimum required breath hold time of 20 s. Fluoroscopy is used to assess diaphragm stability before both simulation and treatment. Depending on the proximity of organs at risk, 30–60 Gy are given in five fractions every other day and delivered via VMAT. CBCT is used for patient setup verification with robotic couch compensating for translations/rotations. An additional CBCT is acquired after every fraction to confirm patient's stability during treatment. Results: Six patients have successfully been treated using the ABC protocol so far with an approximate treatment time of 1 h. CBCT acquired after the treatment suggests that patients are stable and the liver position, when locked by ABC, is reproducible throughout the treatment (average deviation 1.9 mm). The major immediate benefit of using ABC is a drastic improvement in image quality of the CT simulation as well as CBCT images. Conclusions: ABC eliminates breathing motion and, as such, substantially improves the quality of the images acquired at CT simulation as well as CBCT images leading to more reliable dose delivery. The position of the liver remains stable for the duration of treatment when using the ABC system. The treatment is well tolerated by the 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».