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Enregistrement W4390984794 · doi:10.1002/acm2.14269

Four‐dimensional treatment planning strategies for dynamic tumor tracking

2024· article· en· W4390984794 sur OpenAlexaff
Emilie E. Carpentier, Ronan McDermott, Marie‐Laure Camborde, Tania Karan, Alanah Bergman, Ante Mestrovic

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer AgencySpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation treatment planningAperture (computer memory)Nuclear medicineRadiation therapyComputer scienceDosimetrySortingMultileaf collimatorTracking (education)MedicinePhysicsRadiologyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Dynamic tumor tracking (DTT) is a motion management technique where the radiation beam follows a moving tumor in real time. Not modelling DTT beam motion in the treatment planning system leaves an organ at risk (OAR) vulnerable to exceeding its dose limit. This work investigates two planning strategies for DTT plans, the “Boolean OAR Method” and the “Aperture Sorting Method,” to determine if they can successfully spare an OAR while maintaining sufficient target coverage. Materials and methods A step‐and‐shoot intensity modulated radiation therapy (sIMRT) treatment plan was re‐optimized for 10 previously treated liver stereotactic ablative radiotherapy patients who each had one OAR very close to the target. Two planning strategies were investigated to determine which is more effective at sparing an OAR while maintaining target coverage: (1) the “Boolean OAR Method” created a union of an OAR's contours from two breathing phases (exhale and inhale) on the exhale phase (the planning CT) and protected this combined OAR during plan optimization, (2) the “Aperture Sorting Method” assigned apertures to the breathing phase where they contributed the least to an OAR's maximum dose. Results All 10 OARs exceeded their dose constraints on the original plan four‐dimensional (4D) dose distributions and average target coverage was V 100% = 91.3% ± 2.9% (ranging from 85.1% to 94.8%). The “Boolean OAR Method” spared 7/10 OARs, and mean target coverage decreased to V 100% = 87.1% ± 3.8% (ranging from 80.7% to 93.7%). The “Aperture Sorting Method” spared 9/10 OARs and the mean target coverage remained high at V 100% = 91.7% ± 2.8% (ranging from 84.9% to 94.5%). Conclusions 4D planning strategies are simple to implement and can improve OAR sparing during DTT treatments. The “Boolean OAR Method” improved sparing of OARs but target coverage was reduced. The “Aperture Sorting Method” further improved sparing of OARs and maintained target coverage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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