Empirical planning target volume modeling for high precision MRI guided intracranial radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Magnetic resonance image-guided radiotherapy for intracranial indications is a promising advance; however, uncertainties remain for both target localization after translation-only MR setup and intrafraction motion. This investigation quantified these uncertainties and developed a population-based planning target volume (PTV) model to explore target and organ-at-risk (OAR) volumetric coverage tradeoffs. Methods Sixty-six patients, 49 with a primary brain tumor and 17 with a post-surgical resection cavity, treated on a 1.5T-based MR-linac across 1329 fractions were included. At each fraction, patients were setup by translation-only fusion of the online T1 MRI to the planning image. Each fusion was independently repeated offline accounting for rotations. The six degree-of-freedom difference between fusions was applied to transform the planning CTV at each fraction (CTV fx ). A PTV model parameterized by volumetric CTV fx coverage, proportion of fractions, and proportion of patients was developed. Intrafraction motion was quantified in a 412 fraction subset as the fusion difference between post- and pre-irradiation T1 MRIs. Results For the left–right/anterior-posterior/superior-inferior axes, mean ± SD of the rotational fusion differences were 0.1 ± 0.8/0.1 ± 0.8/-0.2 ± 0.9°. Covering 98 % of the CTV fx in 95 % of fractions in 95 % of patients required a 3 mm PTV margin. Margin reduction decreased PTV-OAR overlap; for example, the proportion of optic chiasm overlapped by the PTV was reduced up to 23.5 % by margin reduction from 4 mm to 3 mm. Conclusions An evidence-based PTV model was developed for brain cancer patients treated on the MR-linac. Informed by this model, we have clinically adopted a 3 mm PTV margin for conventionally fractionated intracranial patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».