Total body irradiation dose optimization based on radiological depth
Notice bibliographique
Résumé
We have previously demonstrated the use of Eclipse fluence optimization to define aperture sizes for a novel aperture modulated translating bed total body irradiation (TBI) technique. The purposes of the present study were to identify, characterize, and correct for sources of error inherent in our previous fluence optimization technique, and to develop a clinically viable fluence optimization module for the translating bed TBI technique. Aperture modulated TBI is delivered by translating the patient at constant speed on a custom bed under a modulated radiation beam. The patient is then turned from supine to prone and the process repeated, resulting in an AP-PA treatment. Radiological depths were calculated along divergent ray lines through individual CT slices of a RANDO phantom. Beam apertures, defined using a dynamic multileaf collimator (DMLC), were generated using calculated radiological depths and calibration factors that relate fluence to aperture size in a dynamic environment. These apertures were defined every 9 mm along the phantom superior-inferior axis. The calculated beam apertures were further modified to account for scatter within the patient. For dose calculation purposes the individual MLC files were imported into Eclipse. For treatment delivery, dynamic MLC files for both AP and PA beams were generated and delivered dynamically. Dose homogeneity in the head and neck region of the RANDO phantom was within ± 4% of the prescribed dose with this novel technique compared to -5% to +7% with our previous aperture modulated technique based on Eclipse fluence optimization. Fluence optimization and beam aperture calculation using the new technique offers a ten-fold reduction in planning time and significantly reduces the likelihood of user error during the planning process. In conclusion, a clinically viable aperture modulated translating bed TBI technique that employs dynamically shaped MLC-defined beam apertures based on radiological depth calculations, has been developed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».