Optimization of photon beam energy in aperture‐based inverse planning
Notice bibliographique
Résumé
Optimal choice of beam energy in radiation therapy is easy in many well-documented cases, but less obvious in some others. Low-energy beams may provide better conformity around the target than their high-energy counterparts due to reduced lateral scatter, but they also contribute to overdosage of peripheral normal tissue. Beam energy was added as an optimization parameter in an automatic aperture-based inverse planning system. We have investigated two sites (prostate and lung), representative of deep-seated and moderately deep-seated tumors. For each case and different numbers of beam incidences, four plans were optimized: 6 MV, 23 MV, and mixed energy plans with one or two energies per incidence. Each plan was scored with a dose-volume cost function. Cost function values, number of segments, monitor units, dose-volume parameters and isodose distributions were compared. For the prostate and lung cases, energy mixing improved plans in terms of cost function values, with a more important reduction for a small number of beam incidences. Use of high energy allows better peripheral tissue sparing, while keeping similar target coverage and sensitive structures avoidance. Low energy contribution to monitor units usually increased with the number of beam incidences. Thus, for deep-seated and moderately deep-seated tumors, energy optimization can produce interesting plans with less peripheral dose and monitor units than for low energy alone.
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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 | 0,001 | 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 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 ».