Evaluating the Ethos automated planning system for spatially fractionated radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Lattice radiotherapy (LRT), a form of spatially fractionated radiation therapy (SFRT), has emerged as a promising approach for treating massive tumors. By delivering high-dose regions within the tumor while sparing surrounding healthy tissue, LRT offers distinct advantages over conventional radiotherapy. Recent advancements in treatment planning systems (TPS), particularly the integration of intelligent optimization engines (IOEs) with automated planning capabilities, have the potential to further refine and expand the clinical utility of LRT. This study aimed to comparatively evaluate the planning quality and clinical feasibility of lattice SFRT treatment plans generated using the Ethos planning system, equipped with an IOE and O-ring linear accelerator, versus the Eclipse planning system paired with a conventional C-arm TrueBeam linac, in patients with stage III non-small cell lung cancer (NSCLC). METHODS: Twenty retrospective stage III NSCLC cases (GTV > 200 cc) with available PET-CT imaging were selected. A total of 40 plans (20 Eclipse, 20 Ethos) were compared, incorporating lattice spheres (1 cm diameter, 2 cm spacing between spheres) placed in the tumor, FDG-PET/CT-informed intratumoral heterogeneity, prioritizing viable perinecrotic subregions while avoiding critical OARs. Plans aimed to deliver 15 Gy to lattice spheres, limit Valley (PTV minus spheres) doses to 2 Gy, and restrict doses to organs at risk (OARs) to ≤ 3 Gy. Dose conformity, OAR sparing, dose gradient parameters (PEDR, PVDR), planning time, and deliverability, which was evaluated using ArcCheck, EPID gamma analysis, and MLC log-file verification. RESULTS: : 7.62 vs. 7.41). For the valley target, Ethos plans demonstrated a lower mean dose (Dmean: 4.72 Gy vs. 4.91 Gy, p = 0.064), although not statistically significant, and achieved significantly improved dose gradient at V7.5 Gy (14.5% vs. 16.35%, p = 0.019), V5Gy (30.77% vs. 34.84%, p = 0.006), and V2Gy (99.77% vs. 97.79%, p < 0.001) compared to Eclipse. Ethos achieved significantly better OAR sparing, particularly for the bronchial tree, heart, spinal cord, esophagus, and great vessels (all p < 0.01). Furthermore, Ethos substantially reduced planning time (36.55 vs. 95.96 min, p < 0.001). Both planning systems achieved high gamma passing rates (> 95%), confirming the accuracy and deliverability of the treatment plans. CONCLUSION: The Ethos automated treatment planning demonstrated superior lattice dose conformity, enhanced OAR sparing, and significantly faster optimization compared to Eclipse. This automated optimization capability highlights the potential of Ethos for efficient and effective lattice radiotherapy in managing massive NSCLC tumors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».