Prostate IMRT fractionation strategies: two-phase treatment versus simultaneous integrated boost
Notice bibliographique
Résumé
Background. The purpose of the study was to investigate the radiobiological effect of the number of fractions, position uncertainties and clonogen spread (microscopic disease) on two different inverse treatment planning alternatives: (a) 2-phase strategy; (b) simultaneous integrated boost (SIB). Material and methods. The tumour control probability (TCP) and normal tissue complication probability (NTCP) were calculated for the 2-phase strategy, which has well defined fractionation scheme and compared to the TCP and NTCP for the SIB strategy calculated as a function of the number of fractions. For a 7-beam IMRT prostate treatment, we have performed inverse treatment planning for the two different strategies following the above method. Results. When the position uncertainties and clonogen spread were accounted for in the TCP calculation a drop as large as 10% was found. A drop of 5-7% in the TCP was obtained for the SIB strategy, if delivered in the same number of fractions as the 2-phased one. Conclusions. The potential of inverse planning to design tight conformal dose distributions is fully revealed in the SIB optimization process. The optimized SIB superior dose distributions require modification of the delivered dose per fraction and therefore careful selection of the fractionation regime. Hence physically optimized SIB treatments may not always lead to better tumour control and tissue sparing.
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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 ».