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Enregistrement W1425373418 · doi:10.1118/1.4923865

SU-D-304-06: Measurement of LET in Patient-Specific Proton Therapy Treatment Fields Using Optically Stimulated Luminescence Detectors

2015· article· en· W1425373418 sur OpenAlexaffabout
DA Granville, Narayan Sahoo, GO Sawakuchi

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSobpProton therapyMonte Carlo methodOptically stimulated luminescenceBragg peakOpticsDosimetryCalibration curvePhysicsProtonLinear energy transferMaterials scienceLuminescenceNuclear medicineRadiationBeam (structure)Nuclear physicsStatisticsMathematicsMedicineDetection limit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To investigate the use of optically stimulated luminescence (OSL) detectors (OSLDs) for measurements of dose-averaged linear energy transfer (LET) in patient-specific proton therapy treatment fields. Methods: We used Al2O3:C OSLDs made from the same material as commercially available nanoDot OSLDs from Landauer, Inc. We calibrated two parameters of the OSL signal as functions of LET in therapeutic proton beams: the ratio of the ultraviolet and blue emission intensities (UV/blue ratio) and the OSL curve shape. These calibration curves were created by irradiating OSLDs in passively scattered beams of known LET (0.96 to 3.91 keV/µm). The LET values were determined using a validated Monte Carlo model of the beamline. We then irradiated new OSLDs with the prescription dose (16 to 74 cGy absorbed dose to water) at the center of the spread-out Bragg peak (SOBP) of four patient-specific treatment fields. From readouts of these OSLDs, we determined both the UV/blue ratio and OSL curve shape parameters. Combining these parameters with the calibration curves, we were able to measure LET using the OSLDs. The measurements were compared to the theoretical LET values obtained from Monte Carlo simulations of the patient-specific treatments fields. Results: Using the UV/blue ratio parameter, we were able to measure LET within 3.8%, 6.2%, 5.6% and 8.6% of the Monte Carlo value for each of the patient fields. Similarly, using the OSL curve shape parameter, LET measurements agreed within 0.5%, 11.0%, 2.5% and 7.6% for each of the four fields. Conclusion: We have demonstrated a method to verify LET in patient-specific proton therapy treatment fields using OSLDs. The possibility of enhancing biological effectiveness of proton therapy treatment plans by including LET in the optimization has been previously shown. The LET verification method we have demonstrated will be useful in the quality assurance of such LET optimized treatment plans. DA Granville received financial support from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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