Dosimetric and microdosimetric study of contrast-enhanced radiotherapy with kilovolt x-rays
Notice bibliographique
Résumé
Kilovolt x-rays are clearly suboptimal compared to MV photon beams for radiotherapy of deep-seated tumours because of the increased attenuation in tissue, causing a rapid dose fall-off. This picture could change drastically when tumours can be labelled with contrast medium, containing high atomic number elements. This causes a significant dose enhancement to the tumour by exploiting the high cross sections for the photo-electric effect for kV x-rays. In this work, we have investigated the dosimetric and microdosimetric characteristics of kV contrast-enhanced radiation therapy (CERT) for different photon energies, contrast-medium concentrations and types (I and Gd). Two idealized patient treatment plans (head and lung) for irradiation with CT-arc beams were calculated. It is shown that the dose enhancement in tumours can be highly significant (up to about sixfold for realistic 80-120 kVp x-ray spectra and an iodine concentration of 50 mg ml-1) but that dose homogeneity in the tumour depends on photon energy, contrast-medium concentration and type, and irradiation scheme. An attempt to optimize the irradiation scheme is discussed. The microdosimetric study of the dose mean lineal energy shows that radiation quality changes in the contrast-medium-labelled region compared to homogeneous tissue are fairly small and limited to 10%. It is concluded that kV-CERT is a promising radiotherapy technique, provided contrast medium can be delivered reliably to tumours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».