Overlap‐guided fixed‐patient support positioning optimization for cranial <scp>SRT</scp>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate potential dosimetric improvements through the optimization of fixed-couch rotational position in cranial cancer stereotactic treatments. METHODS: Using previously delivered cranial stereotactic radiotherapy plans treated at the Nova Scotia Health Authority (NSHA), we have redesigned the treatment arrangement to find the optimal couch rotation positions based on the reduction of overlap between organs-at-risk of exposure (OARs) and target volume (PTV). Maintaining the gantry arrangements from the delivered treatment, the couch positions were determined based on a cost function analysis of accumulation of overlap score from an equation developed by Yang et al. and refined by MacDonald et al. The algorithm incorporates factors for radiation dose sensitivities of each OAR, depth of both OARs and target (PTV) volumes, and orthogonality of the 3D vector between OAR and PTV in the case of proximal OAR position. RESULTS: The plan evaluation was conducted on 16 acoustic neuroma patients treated with stereotactic radiotherapy plans at the NSHA. Maximum and mean doses to the OARs were reduced by approximately 14.30% ± 2.86% and 19.25% ± 2.10%, respectively, with application of this optimization technique as compared to the delivered treatment plans. In addition, PTV conformity and homogeneity were improved with application of this optimization technique. CONCLUSION: This variation of the existing delivery techniques with guidance from a PTV-OAR overlap cost function analysis technique can yield significant dosimetric improvements with no increase to delivery or planning time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».