iCONE‐SRS: Development of inverse treatment planning for cone‐based stereotactic radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: At present, commercially available treatment planning systems (TPS) only offer manual planning functionality for cone-based stereotactic radiosurgery (SRS) leading to labor intensive treatment planning. Our objective was to reduce treatment planning time through development of a simple inverse TPS for cone-based SRS. METHODS: The iCONE TPS was developed using MATLAB (R2015a, The MathWorks Inc.) and serves as an inverse planning adjunct to a commercially available TPS. Simulated annealing is used to determine optimal table angle, gantry start and stop angles, and cone sizes for a user-defined number of non-coplanar arcs relative to user-defined dose objectives. iCONE and clinically generated plans were compared through a retrospective planning study of 60 patients treated for 1-3 brain metastases (total of 100 lesions). RESULTS: Planning target volume (PTV) coverage was enforced for all plans through normalization. PTV maximum dose was constrained to be within 120%-135% of the prescription dose. The median conformity index for iCONE plans was 1.35, 1.33, and 1.32 for 1, 2, and 3-target cases respectively corresponding to a median increase of 0.05 (range = -0.1 to 0.5, P < 0.05), 0.06 (range = -0.83 to 0.53, P < 0.05), and 0.03 (range = -1.21 to 0.74, P > 0.05) relative to the clinical plans. No clinically significant differences were found with respect to the dose to organs-at-risk. Median iCONE planning times were approximately a factor of five lower than consensus estimates for manual planning provided by local experienced SRS planners. CONCLUSIONS: A simple inverse TPS for cone-based SRS was developed. Plan quality was found to be similar to manually generated plans; however, degradation was observed in some cases highlighting the need for continued oversight and manual adjustment by experienced planners if implemented in the clinic. A factor of five reduction in treatment planning time was estimated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».