Monte Carlo calculated kilovoltage x-ray arc therapy plans for three lung cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose : The intent of this work was to evaluate the ability of our 200 kV kilovoltage arc therapy (KVAT) system to treat realistic lung tumors without exceeding dose constraints to organs-at-risk (OAR). Methods and Materials : Monte Carlo (MC) methods and the McO optimization framework generated and inversely optimized KVAT treatment plans for 3 SABR lung cancer patients. The KVAT system was designed to treat deep-seated lesions with kilovoltage photons. KVAT delivers dose to roughly spherical PTVs and therefore non-spherical PTVs were divided into spherical sub-volumes. A prescription dose of 12 Gy/fx × 4 fractions was planned to 90% of the PTV volume. KVAT plans were compared to VMC++ calculated, 6 MV stereotactic ablative radiotherapy (SABR) treatment plans. Dose distributions, dose volume histograms, gradient index (GI), planned mean doses and plan treatment times were calculated. Dose constraints for organs-at-risk (OAR) were taken from RTOG 101. Results : All plans, with the exception of the rib dose calculated in one of the KVAT plans for a peripheral lesion, were within dose-constraints. In general, KVAT plans had higher planned doses to OARs. KVAT GI values were 5.7, 7.2 and 8.9 and SABR values were 4.6, 4.1, and 4.7 for patient 1, 2 and 3, respectively. KVAT plan treatment times were 49, 65 and 17 min for patients 1, 2 and 3, respectively. Conclusions : Inverse optimization and MC methods demonstrated the ability of KVAT to produce treatment plans without exceeding TG 101 dose constraints to OARs for 2 out of 3 investigated lung cancer patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».