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Enregistrement W2888881362 · doi:10.1002/mp.13153

Inverse optimization of low‐cost kilovoltage x‐ray arc therapy plans

2018· article· en· W2888881362 sur OpenAlexafffundabout
Dylan Y. Breitkreutz, Marc‐André Renaud, Jan Seuntjens, M Weil, Sergei Zavgorodni, Magdalena Bazalova‐Carter

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer AgencyMcGill UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesWestern Canada Research Grid
Mots-clésNuclear medicineMedicineRadiation treatment planningProstateDosimetryRadiation therapyProstate cancerMedical physicsRadiologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The objective of this work was to investigate the benefits of using inverse optimization treatment planning for kilovoltage arc therapy (KVAT) and to assess the dosimetric limitations of KVAT. METHODS: Monte Carlo (MC) calculated, inversely optimized KVAT plans of spherical, idealized breast, lung, and prostate lesions were calculated using the EGSnrc/BEAMnrc and DOSXYZnrc MC codes. The dose delivered with the KVAT system, which generates 200-225 kV photon beamlets, was calculated and inversely optimized using an optimization framework developed at McGill University. KVAT dose distributions were compared with inversely optimized and MC generated megavoltage (MV) volumetric modulated arc therapy (VMAT) plans as a reference. Prescription doses delivered to 95% of the planning target volume (PTV) were 38.5 (10 fractions), 60 (30 fractions) and 73.8 (41 fractions) Gy for the breast, lung and prostate patients, respectively. Dose distributions, dose volume histograms, and PTV homogeneity indices were used to evaluate KVAT and VMAT plans based on RTOG protocols. RESULTS: All organ-at-risk (OAR) doses were within prescribed dose limits for KVAT and VMAT plans. Generally, KVAT plans delivered higher doses to OARs. For example, due to the lower energy of KVAT, 50% of the rib volume received 12.9 Gy from KVAT while only receiving 2.5 Gy from VMAT. OAR doses were especially high for the KVAT prostate plan due to the presence of large volumes of bony anatomy, which illustrates a limitation of the KVAT system. The KVAT treatment times per fraction for the breast, lung and prostate patients were 2.8, 2.6 and 5.5 min, respectively. CONCLUSIONS: The inversely optimized KVAT plans presented in this work have demonstrated the ability of our novel low-cost, kilovoltage x-ray therapy system to safely treat deep-seated spherical lesions in breast and lung patients while meeting RTOG dose constraints on OARs.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,268 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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