Verification of the delivered patient radiation dose for non‐coplanar beam therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There is an increased interest in using non-coplanar beams for radiotherapy, including SBRT and SRS. This approach can significantly reduce doses to organs-at-risk, however, it requires stringent quality assurance, especially when a dynamic treatment couch is used. In this work, new functionality that allows using non-coplanar beam arrangements in addition to conventional coplanar beams was added and validated to the previously developed in vivo dose verification system. METHODS: The existing program code was modified to manage the additional treatment couch parameters: angle and positions. Ten non-coplanar test plans that use a static couch were created in the treatment planning system. Also, two plans that use a dynamic treatment couch were created and delivered using Varian Developer mode, since the treatment planning system does not support a dynamic couch. All non-coplanar test trajectories were delivered on a simple geometric phantom, using an Edge linear accelerator (Varian Medical Systems) with the megavoltage imager deployed and acquiring megavoltage transmission images that were used to calculate the delivered 3D dose distributions in the phantom with the updated dose calculation algorithm. The reconstructed dose distributions were compared using the 3D chi-comparison test with 2%/2mm tolerances to the corresponding reference dose distributions obtained from the treatment planning system. RESULTS: The chi-comparison test resulted in at least a 97.0% pass rate over the entire 3D volume for all tested trajectories. For static gantry, static couch non-coplanar fields, and non-coplanar arcs using dynamic couch the pass rates observed were at least 98%, while for the static couch, non-transverse coplanar arc fields, pass rates were at least 97%. CONCLUSIONS: A model-based 3D dose calculation algorithm has been extended and validated for a variety of non-coplanar beam trajectories of different complexities. This system can potentially be applied for quality assurance of treatment delivery systems that use complex, non-coplanar beam arrangements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».