Seventieth Annual Scientific Meeting of Canadian Organization of Medical Physicists, Delta Hotels, Regina, Saskatchewan, June 5–8, 2024
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Clinically employed techniques to monitor movements in a deep inspiration breath hold breast treatment are limited to monitoring the patient's surface.The delivered dose variation in target and OARs due to complex motion from variation in depth of breath hold is not fully understood.Methods: A cohort of 50 patients with left-sided breast treatment plans were considered for this study.CT images of these patients at breath hold (BH) and free breath (FB) positions are used to establish a deformation vector field (DVF) between these two postures using Velocity software by Varian Medical Systems.To account for the correct anatomical location of the tissues at deviations from the BH target, a scaling factor is established based on the difference between the average DIBH and FB period based on the RPM/RGSC breathing traces acquired during CT simulation.CT images for BH deviations from +5 to -5 mm are then generated.Varian's Eclipse software is employed to calculate the dose at the target and organs at risk at each deviation.Results: The PTV D95 and Lung mean doses are sensitive to the deviation from the breath hold target, with PTV more sensitive to undershoot.In contrast, the mean lung dose is sensitive to both overshoot and undershoot.In general, the delivered dosimetry deviates from the planned dose more for VMAT than 3D CRT when BH target is not perfectly achieved. Conclusion:In a DIBH treatment, 3D CRT techniques is dosimetrically advantageous and more forgiving to tolerance over VMAT.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,135 | 0,038 |
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 ».