MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3178209406 · doi:10.1002/acm2.13285

Investigating the impacts of intrafraction motion on dosimetric outcomes when treating small targets with virtual cones

2021· article· en· W3178209406 sur OpenAlexaff
Cody Church, David Parsons, Alasdair Syme

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollimatorImaging phantomRotation (mathematics)RadiosurgeryMonte Carlo methodOpticsArc (geometry)Aperture (computer memory)VoxelPhysicsNuclear medicineSuperposition principleMathematicsGeometryRadiation therapyMedicineComputer scienceComputer visionAcousticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose Intrafraction patient motion is a well‐documented phenomenon in radiation therapy. In stereotactic radiosurgery applications in which target sizes can be very small and dose gradients very steep, patient motion can significantly impact the magnitude and positional accuracy of the delivered dose. This work investigates the impact of intrafraction motion on dose metrics for small targets when treated with a virtual cone. Materials and Methods Monte Carlo simulations were performed to calculate dose kernels for treatment apertures ranging from 1 × 2.5 mm 2 to 10 × 10 mm 2 . The phantom was an 8.2‐cm diameter sphere and isotropic voxels had lengths of 0.25 mm. Simulated treatments consisted of 3 arcs: 1 axial arc (360° gantry rotation, couch angle 0°) and 2 oblique arcs (180° gantry rotation, couch angle ±45°). Dose distributions were calculated via superposition of the rotated kernels. Two different collimator orientations were considered to create a virtual cone: (a) each treatment arc was delivered twice, once each with a static collimator angle of ±45°, and (b) each treatment arc was delivered once, with dynamic collimator rotation throughout the arc. Two different intrafraction motion patterns were considered: (a) constant linear motion and (b) sudden, persistent motion. The impact of motion on dose distributions for target sizes ranging from 1 to 10 mm diameter spheres was quantified as a function of the aperture size used to treat the lesions. Results The impact of motion on both the target and the surrounding tissue was a function of both aperture shape and target size. When a 0.5‐mm linear drift along each dimension occurred during treatment, targets ≥5 mm saw less than a 10% decrease in coverage by the prescription dose. Smaller apertures accrued larger penalties with respect to dosimetric hotspots seen in the tissues surrounding the target volume during intrafraction motion. For example, treating a 4‐mm‐sized target that undergoes 2.60 mm (3D vector) of continuous linear motion, the D 5 in the concentric shells that extend 1, 2, and 3 mm from the surface of the target was 39%, 24%, and 14% smaller, respectively when comparing the delivery of a larger aperture (6 × 10 mm 2 ) to a smaller aperture (2 × 5 mm 2 ). Using a static collimator for shaping a virtual cone during treatment minimized the dosimetric impact of motion in the majority of cases. For example, the volume that is covered by 70% or more of the prescription dose is smaller in 60.4% of cases when using the static collimator. The volume covered by 50, and 30% or more of the prescription dose is also smaller when treating with a static collimator, but the clinical significance of this finding is unknown. Conclusions In this work, the dosimetric trade‐offs between aperture size and target size when irradiating with virtual cones has been demonstrated. These findings provide information about the tradeoffs between target coverage and normal tissue sparing that may help inform clinical decision making when treating smaller targets with virtual cones.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Clinical Medical PhysicsMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207