Optimization of intensity-modulated very high energy (50–250 MeV) electron therapy
Notice bibliographique
Résumé
This work evaluates the potential of very high energy (50-250 MeV) electron beams for dose conformation and identifies those variables that influence optimized dose distributions for this modality. Intensity-modulated plans for a prostate cancer model were optimized as a function of the importance factors, beam energy and number of energy bins, number of beams, and the beam orientations. A trial-and-error-derived constellation of importance factors for target and sensitive structures to achieve good conformal dose distributions was 500, 50, 10 and I for the target, rectum, bladder and normal tissues respectively. Electron energies greater than 100 MeV were found to be desirable for intensity-modulated very high energy electron therapy (VHEET) of prostate cancer. Plans generated for lower energy beams had relatively poor conformal dose distributions about the target region and delivered high doses to sensitive structures. Fixed angle beam treatments utilizing a large number of fields in the range 9-21 provided acceptable plans. Using more than 21 beams at fixed gantry angles had an insignificant effect on target coverage, but resulted in an increased dose to sensitive structures and an increased normal tissue integral dose. Minor improvements in VHEET plans utilizing a 'small' number (< or =9) of beams may be achieved if, in addition to intensity modulation, energy modulation is implemented using a small number (< or =3) of beam energies separated by 50 to 100 MeV. Rotation therapy provided better target dose homogeneity but unfortunately resulted in increased rectal dose, bladder dose and normal tissue integral dose relative to the 21-field fixed angle treatment plan. Modulation of the beam energy for rotation therapy had no beneficial consequences on the optimized dose distributions. Lastly, selection of beam orientations influenced the optimized treatment plan even when a large number of beams (approximately 15) were employed.
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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 ».