Comparison of bulk electron density and voxel‐based electron density treatment planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of magnetic resonance imaging (MRI) alone for radiation planning is limited by the lack of electron density for dose calculations. The purpose of this work is to evaluate the dosimetric accuracy of using bulk electron density as a substitute for computed tomography (CT)-derived electron density in intensity-modulated radiation therapy (IMRT) treatment planning of head and neck (HN) cancers. Ten clinically-approved, CT-based IMRT treatment plans of HN cancer were used for this study. Three dose distributions were calculated and compared for each treatment plan. The first calculation used CT-derived density and was assumed to be the most accurate. The second calculation used a homogeneous patient density of 1 g/cm3. For the third dose calculation, bone and air cavities were contoured and assigned a uniform density of 1.5 g/cm3 and 0 g/cm3, respectively. The remaining tissues were assigned a density of 1 g/cm3. The use of homogeneous anatomy resulted in up to 4%-5% deviations in dose distribution as compared to CT-derived electron density calculations. Assigning bulk density to bone and air cavities significantly improved the accuracy of the dose calculations. All parameters used to describe planning target volume coverage were within 2% of calculations based on CT-derived density. For organs at risk, most of the parameters were within 2%, with the few exceptions located in low-dose regions. The data presented here show that if bone and air cavities are overridden with the proper density, it is feasible to use a bulk electron density approach for accurate dose calculation in IMRT treatment planning of HN cancers. This may overcome the problem of the lack of electron density information should MRI-only simulation be performed.
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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) | 0,000 | 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 découle