Sci‐AM2 Sat ‐ 03: Anatomy‐based MLC field optimization for the treatment of gynecologic malignancies
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the use of a new inverse planning system with anatomy‐based field segmentation, as an alternative between “4‐field box” and beamlet‐based IMRT, to treat whole pelvis of women with resected gynecologic malignancies. A class solution has been elaborated with the assistance of an in‐house optimization tool named Ballista. This inverse planning system can generate anatomy‐based MLC fields and simultaneously optimize their orientation and weight. The selected geometry consists of 7 coplanar and 2 noncoplanar incidences. For 10 patients planned to receive 45Gy for resected endometrial or cervix neoplasia, target volume and organ at risk (bowel, region “at risk to find bowel” (B‐RAR), bladder, rectum, bone marrow) were delineated. Using the Pinnacle3 planning system, four plans were generated for each patient: conventional 4‐field, enlarged 4‐field (aperture shaped to PTV),“step‐and‐shoot” IMRT and Ballista plans. Dose‐volume histograms, number of segments and monitor units (MU) were analyzed. Statistical significance is based on Student's paired t‐test. The mean volume of B‐RAR receiving 45Gy was: 4‐field, 49.7±7.1%; enlarged 4‐field, 63.4±5.8%; IMRT, 26.4±3.1%; Ballista, 29.0±3.0%. No statistical difference was noted between the ability of IMRT and Ballista to spare bowel (p=0.14), while both plans were better than 4‐field (p<0.001). The mean number of segments for Ballista was 33.3±2.3 vs 128.6±2.6 for IMRT and the mean number of MU was 325.0±11.8 vs 731.5±25.0. Weight optimization, with anatomy‐based MLC fields, is a good alternative between manual planning and IMRT for the treatment of gynecologic malignancies. Clinical results of treatment tolerance will follow.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».