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Enregistrement W1977254994 · doi:10.1088/0031-9155/52/15/012

A two isocenter IMRT technique with a controlled junction dose for long volume targets

2007· article· en· W1977254994 sur OpenAlexaff
Guanggen Zeng, Robert K. Heaton, Charles Catton, Peter Chung, Brian O’Sullivan, Michelle Lau, Amy Parent, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsocenterNuclear medicineRadiation treatment planningPinnacleLinear particle acceleratorField sizeComputer scienceMedical physicsMedicineDosimetryBeam (structure)PhysicsRadiation therapyOpticsRadiologyImaging phantom

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most IMRT techniques have been designed to treat targets smaller than the field size of conventional linac accelerators. In order to overcome the field size restrictions in applying IMRT, we developed a two isocenter IMRT technique to treat long volume targets. The technique exploits an extended dose gradient throughout a junction region of 4-6 cm to minimize the impact of field match errors on a junction dose and manipulates the inverse planning and IMRT segments to fill in the dose gradient and achieve dose uniformity. Techniques for abutting both conventional fields with IMRT ('Static + IMRT') and IMRT fields ('IMRT + IMRT') using two separate isocenters have been developed. Five long volume sarcoma cases have been planned in Pinnacle (Philips, Madison, USA) using Elekta Synergy and Varian 2100EX linacs; two of the cases were clinically treated with this technique. Advantages were demonstrated with well-controlled junction target uniformity and tolerance to setup uncertainties. The junction target dose heterogeneity was controlled at a level of +/-5%; for 3 mm setup errors at the field edges, the junction target dose changed less than 5% and the dose sparing to organs at risk (OARs) was maintained. Film measurements confirmed the treatment planning results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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