Initial Experience of Implementing a Pre-treatment Dry Run for HyperArc Stereotactic Radiosurgery Treatments With Optical Surface Imaging for Intra-fraction Motion Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Linac-based stereotactic radiosurgery (SRS) with planning target volume (PTV) margins <1 mm has become increasingly common in recent years. Optical surface imaging for surface-guided radiation therapy (SGRT) is often used for intra-fraction motion monitoring during these treatments to facilitate the use of a smaller PTV margin by providing real-time quantitative patient positioning information. However, rotating the couch introduces errors to SGRT-reported translations and rotations that can be problematic for SRS treatments with non-coplanar arcs and very small PTV margins. This work presents a novel approach for decreasing the magnitude of these errors by performing a pre-treatment dry run and capturing reference surfaces with the SGRT system at each couch angle included in the treatment plan. Time from cone beam computed tomography (CBCT) to treatment initiation and total treatment session time were reviewed for 30 single-fraction brain SRS cases treated using this technique to determine the effect of including the dry run on treatment session times. Out of the 30 cases treated between April 2023 and January 2024, 23 treatments required only a single CBCT prior to treatment, with no additional mid-treatment imaging required to verify patient positioning after motion. The median time between CBCT and treatment initiation was 7.98 minutes (interquartile range (IQR) = 7.28 to 8.93 minutes). The median time from CBCT to treatment completion was 15.43 minutes (IQR = 13.67 to 21.97 minutes). In the six patients that required one additional CBCT, the treatment session times ranged from 24.32 to 32.83 minutes. There was one patient who required three mid-treatment CBCTs, and the treatment session time was 67.87 minutes. Incorporating the pre-treatment dry run with the acquisition of reference surfaces at each treatment angle decreased errors in SGRT-reported translations and rotations associated with couch rotation without significantly increasing treatment session times.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».