Technical note: Personalized treatment gating thresholds in frameless stereotactic radiosurgery using predictions of dosimetric fidelity and treatment interruption
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Gamma Knife Icon (GKI) enables a user-defined gating threshold for intrafraction motion during stereotactic radiosurgery (SRS). An optimal threshold would ensure dosimetric fidelity of the planned distribution and minimize treatment time extension by gating. A prediction of motion characteristics for a patient based on a retrospective database of motion traces could be beneficial to evaluating the choice of gating threshold. A short acquisition of motion may help to define a personalized threshold that balances dosimetric accuracy and treatment length. This study aims to evaluate the performance of a prediction of motion and the resultant dosimetric consequences for a range of motion gating thresholds. METHODS: A database of 2552 motion traces (776 patients) was analyzed using previously published methods to characterize patient intrafraction motion on the GKI. For a selection of six fractionated SRS patient cases (two patients with single brain metastasis, four vestibular schwannomas), a 10-min sample of motion was used to classify motion and identify traces in the database with similar metrics. The similar motion traces were used to perform a predictive reconstruction of the selected patient's delivered dose for a range of motion thresholds. The remaining fractions were reconstructed and compared to that predicted. From the six cases, 26 fractions were used to predict the number of interruptions (n = 26), change in target coverage (n = 26), and change in brainstem maximum dose (vestibular cases only, n = 20). The difference between mean predicted and reconstructed values was compared for accuracy. RESULTS: The difference between mean prediction and reconstructed values was 0.32 ± 0.38% in target coverage, 2.36 ± 5.06 interruptions, and 0.15 ± 0.24 Gy for the brainstem maximum dose. Sixty-seven of the 72 predictions (26 coverage, 26 interruptions, and 20 brainstem maximum dose) were within one standard deviation of the predicted mean. CONCLUSIONS: Large databases of motion traces were used to characterize patient performance and predict motion performance. Dosimetric deterioration due to motion and extension of treatment duration can be predicted in some cases using only a short acquisition of motion and the treatment plan. This reconstruction may provide benefit in generating a patient-specific motion threshold.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».