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Enregistrement W1981105757 · doi:10.1118/1.4873319

Comparison of TG-43 and TG-186 in breast irradiation using a low energy electronic brachytherapy source

2014· article· en· W1981105757 sur OpenAlexafffund
Shane White, Guillaume Landry, Gabriel Paiva Fonseca, Randy Holt, Thomas Rusch, Luc Beaulieu, Frank Verhaegen, Brigitte Reniers

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésBrachytherapyDosimetryMonte Carlo methodMaterials scienceNuclear medicineBreast tissueBackscatter (email)Biomedical engineeringDose profileMedical physicsMedicineRadiation therapyComputer scienceRadiologyBreast cancerMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The recently updated guidelines for dosimetry in brachytherapy in TG-186 have recommended the use of model-based dosimetry calculations as a replacement for TG-43. TG-186 highlights shortcomings in the water-based approach in TG-43, particularly for low energy brachytherapy sources. The Xoft Axxent is a low energy (<50 kV) brachytherapy system used in accelerated partial breast irradiation (APBI). Breast tissue is a heterogeneous tissue in terms of density and composition. Dosimetric calculations of seven APBI patients treated with Axxent were made using a model-based Monte Carlo platform for a number of tissue models and dose reporting methods and compared to TG-43 based plans. METHODS: A model of the Axxent source, the S700, was created and validated against experimental data. CT scans of the patients were used to create realistic multi-tissue/heterogeneous models with breast tissue segmented using a published technique. Alternative water models were used to isolate the influence of tissue heterogeneity and backscatter on the dose distribution. Dose calculations were performed using Geant4 according to the original treatment parameters. The effect of the Axxent balloon applicator used in APBI which could not be modeled in the CT-based model, was modeled using a novel technique that utilizes CAD-based geometries. These techniques were validated experimentally. Results were calculated using two dose reporting methods, dose to water (Dw,m) and dose to medium (Dm,m), for the heterogeneous simulations. All results were compared against TG-43-based dose distributions and evaluated using dose ratio maps and DVH metrics. Changes in skin and PTV dose were highlighted. RESULTS: All simulated heterogeneous models showed a reduced dose to the DVH metrics that is dependent on the method of dose reporting and patient geometry. Based on a prescription dose of 34 Gy, the average D90 to PTV was reduced by between ~4% and ~40%, depending on the scoring method, compared to the TG-43 result. Peak skin dose is also reduced by 10%-15% due to the absence of backscatter not accounted for in TG-43. The balloon applicator also contributed to the reduced dose. Other ROIs showed a difference depending on the method of dose reporting. CONCLUSIONS: TG-186-based calculations produce results that are different from TG-43 for the Axxent source. The differences depend strongly on the method of dose reporting. This study highlights the importance of backscatter to peak skin dose. Tissue heterogeneities, applicator, and patient geometries demonstrate the need for a more robust dose calculation method for low energy brachytherapy sources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations38
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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