Semi‐automated vertex placement for lattice radiotherapy and dosimetric verification using 3D polymer gel dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the feasibility of an open-source, semi-automated, and reproducible vertex placement tool to improve the efficiency of lattice radiotherapy (LRT) planning. We used polymer gel dosimetry with a Cone Beam CT (CBCT) readout to commission this LRT technique. MATERIAL AND METHODS: We generated a volumetric modulated arc therapy (VMAT)-based LRT plan on a 2 L NIPAM polymer gel dosimeter using our Eclipse Acuros version 15.6 AcurosXB beam model, and also recalculated the plan with a pre-clinical Acuros v18.0 dose calculation algorithm with the enhanced leaf modelling (ELM). With the assistance of the MAAS-SFRThelper software, a lattice vertex diameter of 1.5 cm and center-to-center spacing of 3 cm were used to place the spheres in a hexagonal, closed packed structure. The verification plan included four gantry arcs with 15°, 345°, 75°, 105° collimator angles. The spheres were prescribed 20 Gy to 50% of their combined volume. The 6 MV Flattening Filter Free beam energy was used to deliver the verification plan. The dosimetric accuracy of the LRT delivery was evaluated with 1D dose profiles, 2D isodose maps, and a 3D global gamma analysis. RESULTS: Qualitative comparisons between the 1D dose profiles of the Eclipse plan and measured gel showed good consistency at the prescription dose mark. The average diameter measured 13.3 ± 0.2 mm (gel for v15.6), 12.6 mm (v15.6 plan), 13.1 ± 0.2 mm (gel for v18.0), and 12.3 mm (v18.0 plan). 3D gamma analysis showed that all gamma pass percent were > 95% except at 1% and 2% at the 1 mm distance to agreement criteria. CONCLUSION: This study presents a novel application of gel dosimetry in verifying the dosimetric accuracy of LRT, achieving excellent 3D gamma results. The treatment planning was facilitated by publicly available software that automatically placed the vertices for consistency and efficiency.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».