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Enregistrement W2946615151 · doi:10.1002/acm2.12609

iCONE‐SRS: Development of inverse treatment planning for cone‐based stereotactic radiosurgery

2019· article· en· W2946615151 sur OpenAlexaff
Anthony Lausch, Brian Nghiem, Michelle Nielsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation treatment planningRadiosurgeryMedicineNuclear medicineMedical physicsComputer scienceMathematicsRadiologyRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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