Dosimetric evaluation of VMAT treatment plans for patients with stage IIB or III non-small cell lung carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Volumetric-modulated arc therapy (VMAT) has emerged as a promising radiation treatment technique. One of the challenges in VMAT planning for lung carcinoma is the lack of consistency among different institutions with respect to what is considered an acceptable treatment plan in terms of target coverage and doses to the organs at risk (OAR). Additionally, the accuracy of dose calculations in the presence of heterogeneous medium (i.e. air) is another challenge in lung VMAT planning. Our objective is to develop an institutional criteria for non-stereotactic body radiotherapy (non-SBRT) lung treatment plans by evaluating the dosimetric impact of plan normalisation and dose calculation algorithms, including the Anisotropic Analytical Algorithm (AAA), AcurosXB (AXB) and Monte Carlo (MC) simulation, on VMAT plans for non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods: The CT dataset of 20 patients with NSCLC was randomly selected to ensure a spectrum of target sizes and locations. All treatment planning was accomplished with 2–3 VMAT arcs and a prescription of 60 Gy in 30 fractions. Two plan normalisation methods were employed: (i) planning target volume (PTV) V 100% = 95% and (ii) PTV V 95% = 95%. Results: All three dose calculation algorithms revealed heterogeneous and conformal plans irrespective of plan normalisations. The PTV and OARs dose–volume constraints were met using both normalisation methods. However, we observed that AAA overestimated the minimum PTV doses by 2–5% regardless of plan normalisation. The mean PTV-V 100% was lower for AAA in comparison with AXB and MC algorithms. Conclusions: VMAT is an effective radiotherapy technique for achieving greater target dose conformity, heterogeneity and dose fall-off from the PTV for the treatment of NSCLC. The results of this study can provide the basis for the development of local plan acceptability criteria for NSCLC VMAT plans, and the clinical implementation can be achieved with minimal or no imposition on resources and time constraints. Occasionally, plan normalisation of PTV-V 95% = 95% may be required to ensure that the OAR dose tolerances are not exceeded.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».