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Enregistrement W2982476660 · doi:10.1002/mp.13887

Toward the combined optimization of dynamic axes (CODA) for stereotactic radiotherapy and radiosurgery using fixed couch trajectories

2019· article· en· W2982476660 sur OpenAlexaff
R. Lee MacDonald, Alasdair Syme, Brian Little, Lucy Ward, Christopher G. Thomas

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityUniversity of TorontoDalhousie UniversityHealth Sciences CentreQueen Elizabeth II Health Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollimatorRadiosurgeryRotation (mathematics)Cube (algebra)DosimetryVoxelTomotherapyComputer scienceRadiation treatment planningNuclear medicineMathematicsComputer visionRadiation therapyOpticsPhysicsMedicineGeometryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop a novel system for patient-specific combined optimization of couch, collimator, and gantry angles for use in volumetric modulated arc therapy (VMAT) treatment planning. The system was designed to produce highly compact dose distributions by extensively sampling the 4π space. Automated fixed couch trajectory planning was used to reduce normal tissue doses by avoiding beams-eye-view (BEV) overlap with organs-at-risk (OARs) and improve monitor unit (MU) efficiency through collimator angle optimization. METHODS: By merging distinct BEV objective functions used to optimize the couch rotation angle and collimator angle, a three-dimensional (3D) cost space (the CODA cube) was constructed with axes of gantry, couch, and collimator rotation angles. At each voxel in this CODA cube, the cost of implementing this combination of axes positions in fixed couch trajectories was quantified. The CODA cube was sampled and explored using a modified constrained Bellman-Ford algorithm to suggest low-cost fixed candidate arcs on each plane of the space, from which 10-arcs are chosen throughout the 3D space using a k-means clustering algorithm. These fixed couch trajectories were then imported into the Eclipse treatment planning system (v.11) and inverse-optimized according to clinical standards. Eight artificial cranial targets were contoured in a test-patient anatomy, and seven treatment plans were generated from combinations of three and four targets. The CODA cube optimized plans were compared to standard 4-arc VMAT plans for cranial stereotactic radiotherapy/surgery that were optimized for the same sets of targets; maximum dose to each OAR, V12Gy to normal brain, conformity, and total MUs were compared. Both planning methods were inverse-optimized with identical dosimetric objectives. RESULTS: CODA plans resulted in a reduction in maximum dose to OARs of 20.6% (P < 0.01), with maximum brainstem dose decreased by 2.63 Gy (P = 0.031) on average when compared to the standard arc arrangement. The mean reduction in total MU was 8.6% (P = 0.156), the mean increase in the inverse of the van't Riet conformation number was 0.1%, (P = 0.67) and the mean decrease in normal brain tissue receiving 12 Gy or higher was 3.9% (P = 0.16), when compared to the standard VMAT arc configuration (n = 7). CONCLUSIONS: The optimization of couch, collimator, and gantry angles simultaneously using a 3D optimization space achieved improvement on multiple clinical metrics when compared to the standard VMAT arc configuration. A statistically significant sparing to OAR maximum doses was seen. Combining these optimizations may yield superior results to independent optimization.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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