Empirical planning target volume modeling for high precision MRI guided intracranial radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PurposeMagnetic 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.MethodsSixty-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 (CTVfx). A PTV model parameterized by volumetric CTVfx 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.ResultsFor 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 CTVfx 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.ConclusionsAn 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».