Static couch non-coplanar arc selection optimization for lung SBRT treatment planning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective . Non-coplanar arc geometry optimizations that take advantage of beam’s eye view (BEV) geometric overlap information have been proven to reduce dose to healthy organs-at-risk (OARs). Recently, a metric called mean arc distance (MAD) has been developed that quantifies the arc geometry sampling of 4 π space. The purpose of this research is to combine improved BEV overlap information with MAD to generate static couch lung stereotactic body radiotherapy (SBRT) treatment plans deliverable on a C-arm linear accelerator. Approach . An algorithm utilizing the Moller–Trumbore ray-triangle intersection method was employed to compute a cost surrogate for dose to overlapping OARs using distances interpolated onto a PDD. Cost was combined with MAD for 100 000 random combinations of arc trajectories. A pathfinding algorithm for arc selection was created, balancing the contributions of MAD and 4 π cost for the final trajectory. This methodology was evaluated for 18 lung SBRT patients. Cases were also planned with arcs from a clinical treatment template protocol for dosimetric and plan quality comparison. Results were evaluated using dose constraints in the context of RTOG0915. Main results . Five of six OARs had maximum dose reductions when planned with the arc trajectory optimization algorithm. Significant maximum dose reductions were found for esophagus (7.41 ± 0.91 Gy, p = 0.00019), trachea (5.56 ± 1.55 Gy, p = 0.0025), spinal cord (2.87 ± 1.13 Gy, p = 0.039), large bronchus (3.47 ± 1.49 Gy, p = 0.0075), and aorta (3.13 ± 0.99 Gy, p = 0.012). Mean dose to contralateral lung was also significantly reduced (0.50 ± 0.06 Gy, p = 0.00019). There were two significant increases in OAR doses: mean dose to ipsilateral lung (0.40 ± 0.09, p = 0.00086) and V5 Gy to ipsilateral lung (1.95 ± 0.70%, p = 0.011). Paddick conformity index increased by 0.03 ± 0.02 ( p = 0.14), remaining below a limit of 1.2 for both techniques. Significance . Static couch non-coplanar optimization yielded maximum dose reductions to OARs while maintaining target conformity for lung SBRT.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».