Influence of intra- and interfraction motion on planning target volume margin in liver stereotactic body radiation therapy using breath hold
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to investigate intra- and interfraction motion during liver stereotactic body radiation therapy for the purpose of planning target volume (PTV) margin estimation, comparing deep inspiration breath hold (DIBH) and deep expiration breath hold (DEBH). METHODS AND MATERIALS: Pre- and posttreatment kV cone beam computed tomography (CT) images were acquired for patients with liver cancer who were treated using stereotactic body radiation therapy with DIBH or DEBH. A total of 188 images were analyzed from 18 patients. Positioning errors were determined based on a comparison with planning CT images and matching to the liver. Treatment did not proceed until errors were ≤3 mm. Standard deviations of random and systematic errors resulting from this image matching process were used to calculate PTV margin estimates. RESULTS: DIBH errors are generally larger than DEBH errors, especially in the anterior-posterior and superior-inferior directions. Posttreatment errors tend to be larger than pretreatment errors, especially for DIBH. Standard deviations of random errors are larger than those of systematic errors. Considering both pre- and posttreatment cone beam CT images, PTV margins for DIBH and DEBH are estimated as anterior-posterior, superior-inferior, right-left = (5.7, 6.3, 3.0) mm and (3.1, 3.4, 2.8) mm, respectively. CONCLUSIONS: This study suggests that DEBH results in more reproducible target positioning, which could in turn justify the use of smaller PTV margins.
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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 | 0,002 |
| 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 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 ».