Stereotactic Optimized Automated Radiotherapy (SOAR): a novel automated planning solution for multi-metastatic SRS compared to HyperArc™
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Automated Stereotactic Radiosurgery (SRS) planning solutions improve clinical efficiency and reduce treatment plan variability. Available commercial solutions employ a template-based strategy that may not be optimal for all SRS patients. This study compares a novel beam angle optimized Volumetric Modulated Arc Therapy (VMAT) planning solution for multi-metastatic SRS to the commercial solution HyperArc. Approach. Stereotactic Optimized Automated Radiotherapy (SOAR) performs automated plan creation by combining collision prediction, beam angle optimization, and dose optimization to produce individualized high-quality SRS plans using Eclipse Scripting. In this retrospective study 50 patients were planned using SOAR and HyperArc. Assessed dose metrics included the Conformity Index (CI), Gradient Index (GI), and doses to organs-at-risk. Complexity metrics evaluated the modulation, gantry speed, and dose rate complexity. Plan dosimetric quality, and complexity were compared using double-sided Wilcoxon signed rank tests ( α = 0.05) adjusted for multiple comparisons. Main Results. The median target CI was 0.82 with SOAR and 0.79 with HyperArc (p < .001). Median GI was 1.85 for SOAR and 1.68 for HyperArc (p < .001). The median V12Gy normal brain volume for SOAR and HyperArc were 7.76 cm 3 and 7.47 cm 3 respectively. Median doses to the eyes, lens, optic nerves, and optic chiasm were statistically significant favoring SOAR. The SOAR algorithm scored lower for all complexity metrics assessed. Significance. In-house developed automated planning solutions are a viable alternative to commercial solutions. SOAR designs high-quality patient-specific SRS plans with a greater degree of versatility than template-based methods.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle