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Enregistrement W2895032808 · doi:10.1088/1361-6560/aae65e

Continuous aperture dose calculation and optimization for volumetric modulated arc therapy

2018· article· en· W2895032808 sur OpenAlexaff
Eric Christiansen, Emily Heath, Tong Xu

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAperture (computer memory)CollimatorFluenceRotation (mathematics)OpticsContinuous modellingBeam divergenceMathematicsPhysicsGeometryMathematical analysisAcousticsLaser beam quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although VMAT delivery features continuous gantry rotation and leaf motion, dose calculation is often performed under the dual assumption of discrete apertures changing instantaneously from one discrete angle to the next. In this work, the validity of these two approximations is determined, as well as their impact on the quality of optimized plans. Further, an accurate method of fluence calculation is derived which does not use the discrete aperture approximation, but instead calculates the fluence as the multi-leaf collimator leaves sweep from one position to another. This continuous aperture fluence calculation is integrated in the VMAT optimization process using the open-source treatment planning system matRad. The three-step approach of VMAT optimization is used: fluence map optimization followed by leaf sequencing and direct aperture optimization, with variable leaf speed, gantry rotation speed, and MU rate. The benefit of the continuous aperture VMAT method over the discrete aperture method is determined by comparing the plan quality of discrete aperture and continuous aperture optimized plans, when the former is recalculated using the continuous aperture fluence calculation. Discrete aperture VMAT plans calculated at 4° spacing result in significant dose errors (10%-35%, depending on the anatomical site) as compared to the reference dose (continuous aperture fluence calculation at 0.5° spacing). These errors are greatly reduced (to 0.8%-2%) when the continuous aperture fluence calculation method was used at the same 4° spacing, implying that the dose error is primarily due to the discrete aperture approximation. Whereas all dose objectives were met by the discrete aperture VMAT optimized plan, many of them failed when the dose was recalculated with the continuous aperture fluence calculation. All objectives were met once again when the plan was optimized with the new continuous aperture VMAT optimization. Further, using only half of the beam angles, the continuous aperture VMAT optimization can achieve the same degree of accuracy with only 40% of the computing time as compared with the standard discrete aperture VMAT.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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