Optimizing the deliverability of binary collimation‐based SRS treatment for multiple metastases with multiple prescriptions
Notice bibliographique
Résumé
intra-arc binary collimation (iABC) is a novel treatment technique in which dynamic conformal arcs are periodically interrupted with binary collimation. It has demonstrated its utility through planning studies for the treatment of multiple metastases. However, the binary collimation approach is idealized in the planning system, while the treatment deliveries must adhere to the physical limitations of the mechanical systems involved [e.g., multi-leaf collimation (MLC) leaf speed]. This work focuses on optimizing the delivery of the binary collimation-based stereotactic radiosurgery/radiotherapy (SRS/SRT) plans on a Varian TrueBeam accelerator, considering both dosimetric fidelity and treatment efficiency as variables. A transition window (TW) was defined as the fraction of a control point (CP) during which the requested MLC motion must be completed. The width of TWs was varied between 0% (or step-and-shoot which represents the idealized dose distribution), 20%, 40%, 60%, 80%, and 100%. A variable TW approach was also studied. Delivery accuracy was quantified with gamma analysis (gamma criteria 5%/2mm) on a PTW Octavius detector. The total beam-on-time was manually recorded. Smaller TWs were associated with more accurate dose deliveries and longer treatment delivery times. The variable TW method was found to be an effective compromise, achieving an average gamma pass rate of 98% and an average delivery time of 9 min.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».