SU‐E‐T‐100: An Approach to Improving the Dynamic Delivery Accuracy for Breast IMRT
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A method is established to improve the accuracy of the IMRT dose delivery for the treatment of breast and chest wall tumors when the higher dose gradient is delivered at the end of the leaf sequence. Methods: Dynamic MLC deliveries on Varian Linacs are achieved through the motion of the leaves from X1 to X2 direction. If the higher dose gradient is at the end of the leaf motion sequence, this can Result in an increased error in the overall dose delivery. Such errors have been observed in Lateral beams for Left‐sided and Medial beams for Right‐sided treatments. To evaluate and resolve this issue we adopted an approach where the fluence for such beams was geometrically flipped (mirrored) to treat the higher end of the dose gradient first. Results: Using this method, it was possible to deliver the optimized dose map to the area of interest still using only the X1–X2 direction of the leaf motion. The accuracy of this method was tested on different beam as part of our pre‐treatment QA program on both Varian delivery systems. With this approach we found that there was significant improvement in delivery accuracy on both 21EX and TrueBeam systems. Beams of initial Gamma index (3% and 3mm) 89–93% were increased to 98–99%. We also observed superior delivery accuracy with TB compared to the 21EX Conclusion: This work demonstrate the need for a delivery sequence option from X2–X1 in situations where the MLC sequence indicates higher dose gradient component is being delivered at the end of the sequence. Results from this work can be considered in the IMRT beam optimization in the treatment planning systems. Further work will be required to establish the application of this approach in clinical setting.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».