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Enregistrement W4399765836 · doi:10.1002/acm2.14438

The feasibility of CT simulation‐free adaptive radiation therapy

2024· article· en· W4399765836 sur OpenAlexaff
R. Lee MacDonald, Clara Fallone, Krista Chytyk‐Praznik, James L. Robar, Amanda Cherpak

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesSiemens HealthineersVarian Medical Systems
Mots-clésImaging phantomContouringHounsfield scaleComputer scienceQuality assuranceCone beam computed tomographyDosimetryMedical physicsImage-guided radiation therapyRadiation treatment planningNuclear medicineRadiation therapyMedicineRadiologyComputed tomographyComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Novel on-board CBCT allows for improved image quality and Hounsfield unit accuracy. When coupled with online adaptive tools, this may have potential to allow for simulation and treatment to be completed in a single on-table session. PURPOSE: To study the feasibility of a high-efficiency radiotherapy treatment workflow without the use of a separate session for simulation imaging. The dosimetric accuracy, overall efficiency, and technical feasibility were used to evaluate the clinical potential of CT simulation-free adaptive radiotherapy. METHODS: Varian's Ethos adaptive radiotherapy treatment platform was upgraded with a novel CBCT system, HyperSight which reports image quality and Hounsfield unit accuracy specifications comparable to standard fan-beam CT. Using in-house developed MATLAB software, CBCT images were imported into the system and used for planning. Two test cases were completed on anthropomorphic phantoms equipped with small volume ion chambers (cross-calibrated to an ADCL traceable dose standard) to evaluate the feasibility and accuracy of the workflows. A simulated palliative spine treatment was planned with 8 Gy in one fraction, and an intact prostate treatment was planned with 60 Gy in 20 fractions. The CBCTs were acquired using HyperSight with default thorax and pelvis imaging protocols and reconstructed using an iterative algorithm with scatter removal, iCBCT Acuros. CBCTs were used for contouring and planning, and treatment was delivered via an online adaptive workflow. In addition, an external dosimetry audit was completed using only on-board CBCT imaging in an end-to-end head and neck phantom irradiation. RESULTS: An extended-field CBCT acquisition can be acquired in 12 s, in addition to the time for longitudinal table shifts, and reconstructed in approximately 1 min. The superior-inferior extent for the CBCT planning images was 38.2 cm, which captured the full extent of relevant anatomy. The contouring and treatment planning for the spine and prostate were completed in 30 and 18 min, respectively. The dosimetric agreement between ion chamber measurements and the treatment plan was within a range of -1.4 to 1.6%, and a mean and standard deviation of 0.41 ± 1.16%. All metrics used in the external audit met the passing criteria, and the dosimetric comparison between fan-beam and CBCT techniques had a gamma passing rate of 99.0% with a criteria of 2%/2 mm. CONCLUSION: Using an in-house workflow, CT simulation-free radiation therapy was shown to be feasible with acceptable workflow efficiency and dosimetric accuracy. This approach may be particularly applicable for urgent palliative treatments. With the availability of software to enable this workflow, and the continued advancement of on-treatment adaptation, single-visit radiation therapy may replace current practice for some clinical indications.

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)0,002
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 enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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