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Enregistrement W2908811472 · doi:10.1002/mp.13381

Robust mixed electron–photon radiation therapy optimization

2019· article· en· W2908811472 sur OpenAlexafffund
Marc‐André Renaud, Monica Serban, Jan Seuntjens

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRobustness (evolution)Radiation treatment planningDosimetryRobust optimizationRadiation therapyIrradiationPhotonComputer scienceRadiationBiomedical engineeringNuclear medicinePhysicsMathematical optimizationMathematicsRadiologyOpticsMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Mixed beam electron–photon radiation therapy (MBRT) is an emerging technique that has the potential to reduce dose to normal tissue while improving target coverage for cancer sites with superficial tumors. Advances in optimization algorithms and robotic linear accelerators have made the creation and delivery of complex MBRT plans realistic without the need for special additional collimators, devices, or resetup of the patient. However, no study has been performed on the robustness of MBRT dose distributions to patient setup errors. Intensity‐modulated delivery of other charged particles such as protons have been shown to require robust planning techniques to maintain adequate target coverage under positioning errors. We therefore assess the sensitivity of MBRT treatment plans to positioning uncertainties when created under the traditional planning target volume (PTV)‐based planning paradigm and present a novel optimization model for the creation of robust MBRT plans. Methods The column generation method was applied to robust MBRT treatment planning by deriving the pricing problem for stochastic and “worst case” minimax optimization models, two common formulations of robustness. Robust treatment plans were created for two patient cases representative of the cancer sites which stand to benefit from MBRT: soft tissue sarcoma (STS) irradiation and chest wall irradiation with deep‐seated internal mammary, axillary, and supraclavicular nodes (CW‐N). For both patient cases, beamlet dose distributions for electrons and photons were generated for positioning shifts in six directions, in addition to a nominal unshifted scenario, for a total of seven sets of beamlets. Robust plans were created by specifying dose coverage constraints to the clinical target volume (CTV), as opposed to the PTV. Comparisons were performed against traditional PTV‐based plans created with a single set of unshifted beamlets. Results The dose distributions of traditional PTV‐based MBRT plans showed significant degradation in target coverage homogeneity when patient positioning errors were considered. For both cancer sites, cold spots below 95% and hot spots above 108% of the prescription dose appeared within the CTV when shifting the patient by 5 mm, corresponding to the margin added to the CTV to form the PTV. In contrast, CTV‐based robust plans created with the new optimization model maintained target coverage within the 95%–108% limits, for all positioning errors. Conclusion The quality of MBRT treatment plans created using a traditional PTV‐based optimization model was highly sensitive to patient positioning errors. For both patient cases, positioning errors resulted in perturbations to the nominal dose distributions which would have rendered PTV‐based plans clinically unacceptable. In contrast, CTV‐based robust plans were able to maintain adequate target coverage under all positioning error scenarios considered. We therefore conclude that to ensure the fidelity of the dose distribution delivered to the patient, robust optimization is critical when creating MBRT plans.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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