A method for optimizing planning target volume margins for patients receiving lung stereotactic body radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Lung stereotactic-body radiotherapy (SBRT) places additional requirements on targeting accuracy over standard approaches. In treatment planning, a tumour volume is geometrically expanded and the resulting planning target volume (PTV) is covered with the prescribed dose. This ensures full dose delivery despite various uncertainties encountered during treatment. We developed a retrospective technique for optimizing the PTV expansion for a patient population. The method relies on deformable image registration (DIR) of the planning CT to a treatment cone-beam CT (CBCT). The resulting transformation is used to map the planned target onto the treatment geometry, allowing the computation of the achieved target/PTV overlap. Basic validation of the method was performed using an anthropomorphic respiratory motion phantom. A self-validation technique was also implemented to allow estimation of the DIR error for the data being analyzed. Our workflow was used to retrospectively optimize PTV margin for 25 patients treated over 93 fractions. Targets for these patients were contoured on 4D CT images. SBRT delivery followed CBCT acquisition and a couch correction. A post-treatment CBCT was also acquired in some cases. Our basic validation demonstrated that the DIR-based technique is capable of transforming target volumes from planning CTs to treatment CBCTs with sub-mm accuracy. Our clinical analysis showed that the minimum percentages of target volumes covered for 3, 4, and 5 mm PTV margins were 92.1, 97.6, and 99.2, respectively. Analyzing data acquired before and just after treatment demonstrated that margins exceeding 5 mm did not significantly improve coverage. Finally, a 5 mm PTV margin achieved ⩾95% target volume coverage with ⩾95% probability. Our technique is accurate, automated, self-validating, and incorporates complex ITV shapes/deformations to allow PTV margin optimization. The analysis of clinical data indicates a 5 mm PTV margin is optimal for our process. This approach is generalizable to other disease sites and treatment strategies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».