A novel four-dimensional radiotherapy method for lung cancer: imaging, treatment planning and delivery
Notice bibliographique
Résumé
We present treatment planning methods based on four-dimensional computed tomography (4D-CT) to incorporate tumour motion using (1) a static field and (2) a dynamic field. Static 4D fields are determined to include the target in all breathing phases, whereas dynamic 4D fields are determined to follow the shape of the tumour assessed from 4D-CT images with a dynamic weighting factor. The weighting factor selection depends on the reliability of patient breathing and limitations of the delivery system. The static 4D method is compared with our standard protocol for gross tumour volume (GTV) coverage, mean lung dose and V20. It was found that the GTV delineated on helical CT without incorporating breathing motion does not adequately represent the target compared to the GTV delineated from 4D-CT. Dosimetric analysis indicates that the static 4D-CT based technique results in a reduction of the mean lung dose compared with the standard protocol. Measurements on a moving phantom and simulations indicated that 4D radiotherapy (4D-RT) synchronized with respiration-induced motion further reduces mean lung dose and V20, and may allow safe application of dose escalation and CRT/IMRT. The motions of the chest cavity, tumour and thoracic structures of 24 lung cancer patients are also analysed.
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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 ».