Patient-Specific Planning Target Volume Margins for Liver Stereotactic Robotic Radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To create analytical tools for a proposed clinical workflow, which implements patientspecific planning target volume (PTV) margins for liver radiation therapy treatments.Methods and Materials: Treatment log files are analyzed for liver treatments to assess tumour motion-tracking accuracy.A uniform PTV margin is estimated that considers motion-tracking errors and deformations, provided that the impact of uncorrected rotations is minimized.A supervised machine learning algorithm employing retrospective data, which emulates a dry-run session prior to treatment planning, is used to investigate if motion-tracking errors are less than 2 mm, and consequently, the standard PTV margins can be reduced by 2 mm.For a safer implementation in the clinic, we employ a warning system that quantifies the probability of a geographic miss if the PTV margin is reduced for every subsequent fraction.A dosimetric analytical tool is proposed to retrospectively assess the dose to a target against different types of delivery errors.The tool is validated by radiochromic film measurements for two very different types of treatments, liver and trigeminal neuralgia (a cranial nerve disorder).Case studies are conducted to access the suitability of a selected PTV margin based on the geometrical and dosimetric coverage of targets.The range of rotations that can be safely allowed for trigeminal neuralgia treatments is quantified since rotational corrections cannot be applied by the system for this specific disease site.Results: Isotropic 4 mm PTV margins are sufficient to account for tracking errors and deformations for 95% of patients.For patient-specific PTV margins, the accuracy of predicting if motion-tracking errors are less than 2 mm is 0.84 ± 0.06 using 5-fold cross-validation.Using the warning system, 11 out of 64 cases predicted to be treated with 2 mm reduced PTV margins might Abstract ii require replanning, but for each fraction they have more than 96% of target(s) encompassed by the reduced PTV.For experiments with different types of geometrical errors the dose measurements with radiochromic film agree well (2%/2 mm level) with the dose distributions estimated using the dosimetric analytical tool.Dose to targets considering delivery errors can be significantly improved if treatments are planned following certain guidelines.For trigeminal neuralgia treatments, target rotations of up to 1° can be safe for some patients.Conclusions: For treatment adaptation it is feasible to implement patient-specific PTV margins in the clinic, assisted with an early-warning system and dosimetric analytical tool to warn of a potential geographic miss and underdosing of target(s).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».