MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767198394 · doi:10.1002/mp.12648

Dynamic collimator trajectory algorithm for multiple metastases dynamic conformal arc treatment planning

2017· article· en· W2767198394 sur OpenAlexafffund
R. Lee MacDonald, Christopher G. Thomas, Alasdair Syme

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities AgencyVarian Medical Systems
Mots-clésCollimatorCollimated lightComputer scienceTrajectoryMultileaf collimatorAlgorithmConformal mapLinear particle acceleratorOpticsMathematicsBeam (structure)PhysicsGeometryLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop an algorithm for dynamic collimator positioning to optimize beam's eye view (BEV) fitting of targets in dynamic conformal arc (DCA)-based radiotherapy procedures, of particular use in multiple metastases stereotactic radiosurgery procedures. METHODS: A trajectory algorithm was developed to dynamically modify the angle of the collimator as a function of arc-based control point to provide optimized collimation of target volume(s). Central to this algorithm is a concept denoted herein as "whitespace" defined as any nontarget area in the BEV that is not covered by any collimation system and is open to exposure from the radiation beam. Calculating whitespace at all collimator angles and every control point, a two-dimensional topographical map depicting the tightness-of-fit of the MLC was generated. A bidirectional gradient trajectory algorithm identified a number of candidate trajectories of continuous collimator motion. Minimization of integrated whitespace was used to identify an optimal solution for the navigation of the parameter space. Plans with dynamic collimator trajectories were designed for multiple metastases targets and were compared with fixed collimator angle dynamic conformal arc (DCA) plans and standard VMAT plans. RESULTS: = 0.90) with mean dose to proximal normal tissue. Seventeen cases were studied using our algorithm to generate dynamic conformal arc (DCA) plans with optimized collimator trajectories for three and four target SRS patients and comparing them to DCA plans generated with optimized fixed collimator angles per arc and standard VMAT plans generated via template. Optimized collimator trajectories were found to produce a reduction in monitor units of up to 49.7 ± 5.1% when compared to VMAT across 17 patients, and all organ-at-risk and normal brain metrics were found to be superior or comparable. CONCLUSION: Dynamic collimator trajectories have the potential to improve DCA deliveries through increased efficiency, especially in the treatment of multiple cranial metastases. Implementation of this technology should not be hindered by mechanical safety considerations as collimator motions do not modify or introduce any new risks of collisions with patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical PhysicsMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207