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Enregistrement W4220671694 · doi:10.1002/acm2.13598

Automated conversion of Millennium‐120 VMAT plans to HDMLC geometry: Software development and treatment of first patients

2022· article· en· W4220671694 sur OpenAlexaff
Ray Yeng Yang, M Lamey, Leigh Bartha, Michael R. Johnston, Alexandra Warburton, Dawn Gillund, Nathan Becker

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaInterior Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultileaf collimatorComputer scienceLinear particle acceleratorNuclear medicineQuality assuranceSABR volatility modelMathematicsMedical physicsPhysicsBeam (structure)MedicineOpticsOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To provide plan backup resiliency for patients treated on a solitary high definition multileaf collimator (HDMLC) linac by developing a fully integrated Eclipse script, which converts patient plans initially optimized on Millennium-120 (M120) MLC to dosimetrically equivalent leaf motions for delivery on HDMLC. In the event of HDMLC machine downtime, affected patients can be transferred to Millennium-120 units, and their backup plan delivered without delay. METHODS: Write-enabled Eclipse scripting is leveraged to generate HDMLC treatment fields with control points parameterized to mimic apertures of an existing Millennium-120 VMAT plan. Non-parity between intermediate control point gantry angles of script generated arcs relative to VMAT is reconciled through an interpolation subroutine to correct for the apertures and monitor units that would have existed at intermediate angles. Differences in dosimetric leaf gap are corrected by displacing the subset of leaves undergoing dynamic motion. A nominal change to plan normalization corrects for remaining discrepancies between beam models. RESULTS: Over 220 non-SABR VMAT patients were treated on a solitary HDMLC linac with plans converted using the developed script. All have undergone streamlined RO review and physics quality assurance (QA), where the converted plan replicates the original leaf patterns, representing a minor dosimetric perturbation. Analyzing a subset of converted plans delivered at four anatomical sites, on average 99.3% of points pass the 1%/1 mm gamma criterion. Dose-volume histograms between the original and converted plans are in excellent agreement. ArcCheck measurements comparing delivery of the converted HDMLC plan to the calculated M120 dose distribution averaged a gamma pass rate of 99.4% (95.2%) at a 3%/3 mm (2%/2 mm) criterion. The conversion process takes 30 s to run, avoids errors in exporting/re-importing, and generates leaf motions deliverable within machine limits. CONCLUSION: The methodology developed for automated plan conversion helped maximize the utilization of a solitary HDMLC linac, while preserving backup interoperability with minimal overhead.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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