Body contour adaptation for weight‐loss and bolus for head and neck radiotherapy on Ethos version 2.0 and HyperSight: Synthetic CT versus direct calculation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose In radiotherapy, body contour inaccuracies may compromise the delineation of adjacent structures and affect calculated dose. Here, we evaluate the un‐editable body contours auto‐generated by Ethos versions 1.0 (v1) and 2.0 (v2) treatment planning softwares for two simulated cases: weight‐loss and bolus application, particularly important for head and neck radiotherapy patients. Methods A 3D‐printed target structure was secured to the neck of an anthropomorphic phantom and sequentially covered with silicone boluses of uniform thickness, providing cases for bolus application (0.5 and 1 cm) and weight‐loss (2.0, 1.5, 1.0, 0.5, and 0 cm). HyperSight CBCT images of the phantom were acquired to simulate the online adaptation process. Baseline body contours were manually produced and compared to those auto‐generated in Ethos v1 (synthetic CTs) and Ethos v2 (synthetic CTs and direct calculation on HyperSight CBCTs). Additionally, the target volume D95% dose metric for weight‐loss adapted plans generated by the Ethos v2 were analyzed as a function of surface layer thickness. Results The Ethos v1 body contour did not adapt adequately for the weight‐loss image set [mean absolute volume deviation from baseline (MAD) = 205 cm 3 ]. The weight‐loss synthetic CT and HyperSight CBCT volumes in Ethos v2 were comparable to manually generated contours (MAD = 34 and 46 cm 3 , respectively); however, the bolus Hypersight CBCT body contour intersected the outer edge of the phantom (MAD = 157 cm 3 ). The D95% deviation from the planned dose decreased by up to 10% when using the Ethos v2 adapted plan for the weight‐loss scenario. Conclusion Contours in Ethos v1 rely on reference contours and deformable registration algorithms, whereas Ethos v2 does not. Hence, Ethos v2 is preferred for cases involving weight change. A tight‐fitted air gap‐free bolus is critical for achieving accurate body contours for Ethos v2 Hypersight CBCTs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».