Intensity modulated and three-dimensional conformal radiation therapy plans for oropharyngeal cancer: a comparison of their sensitivity to set-up errors and uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
We compared the effect of set-up error and uncertainty on two radiation therapy treatment plans for head and neck cancer: one using intensity modulated radiation therapy (imrt) and one using conventional three-dimensional conformal radiation therapy (3D-crt). We used a Pinnacle3 (Philips Medical Systems, Markham, Ontario) system to create the two treatment plans (7-beam imrt and 5-beam 3D-crt) for the same volumetric data set, based on the objectives and constraints defined in the Radiation Therapy Oncology Group H-0022 protocol. In both plans, the dose–volume constraints for the targets and the organs at risk (oars) were met as closely as the beam geometries would allow. Monte Carlo–based simulations of set-up error and uncertainty were performed in three orthogonal directions for 840 simulated “courses of treatment” for each plan. A systematic error (chosen from distributions characterized by standard deviations ranging from 0 mm to 6 mm) and random uncertainties (2 mm standard deviation) were incorporated. We used a probability approach to compare the sensitivities of the imrt and the 3D-crt plans to set-up error and uncertainty in terms of equivalent uniform dose (eud) to targets and oars. Based on the eud analysis, the targets and oars showed considerably greater sensitivity to set-up error with the imrt plan than with the 3D-crt plan. For the imrt plan, target euds were reduced by 4%, 7.5%, and 10% for 2-mm, 4-mm, and 6-mm set-up errors respectively. However, even with set-up error, the mandible, spinal cord, and parotid euds always remained lower with the imrt plan than with the 3D-crt plan. We conclude that, when quantified by eud, imrt-plan doses to oars and targets are more sensitive to set-up error than are 3D-crt-plan doses. However, as judged by the differences between target and oar doses, imrt retains its superiority over 3D-crt, even in the presence of set-up error.
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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 | 0,000 | 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 ».