Sci—Sat AM: Brachy — 01: Evaluation of dose‐volume metrics for microbeam radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Microbeam radiation therapy (MRT) is an experimental technique delivering an array of high dose synchrotron X-ray microbeams. Development of metrics to predict the biological efficacy of MRT dose distributions is needed to guide further MRT research and for potential translation to human trials. The most commonly used metric is the peak-to-valley-dose ratio (PVDR) relating the dose at the microbeam center to that between two microbeams. We investigate three additional metrics that characterize dose distributions from a more volumetric perspective - the peak-to-mean-valley-dose ratio (PMVDR), mean dose, and percentage volume below a threshold. The metrics are evaluated for Monte Carlo simulations of dose distributions in three cubic head phantoms (2, 4 and 8 cm side lengths) for microbeam widths of 25, 50, and 75 μm and centre-to-centre spacings of 100, 200 and 400 μm. The ratio of the PMVDR to the PVDR varied from 0.24 to 0.80 for the different configurations, indicating a difference in the predicted geometric dependence of outcome for these two metrics. The mean dose was 102, 79, and 42 % of the mean skin dose for the 2, 8, and 16 cm head phantoms, respectively. The percentage volume below a 10% dose threshold was highly dependent on geometry, with ranges for the different collimation configurations of 2 - 87% and 33 - 96% for the 2 and 16 cm heads, respectively. Different dose-volume metrics exhibit different dependencies on MRT geometry parameters, suggesting that reliance on PVDR as a predictor of therapeutic outcome may be insufficient.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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 ».