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Enregistrement W1991131346 · doi:10.1118/1.4815533

WE‐C‐108‐10: Model‐Based Dose Calculations for Eye Plaque Brachytherapy

2013· article· en· W1991131346 sur OpenAlexaff
Marielle Lesperance, Martin P. Martinov, M. Inglis‐Whalen, Rowan M. Thomson

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrachytherapyImaging phantomDosimetryAttenuationNuclear medicinePhotonHuman eyeAbsorption (acoustics)Photon energyOpticsMaterials scienceAbsorbed doseMonte Carlo methodPhysicsBiomedical engineeringMedicineMathematicsRadiation therapyRadiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To develop a comprehensive understanding of dosimetry for ocular brachytherapy through model‐based dose calculations involving a full human eye model for various plaque models and three different photon‐emitting radionuclides (125I, 103Pd and 131Cs). Methods: A representative computational model of the human eye and surrounding tissues was developed based on ocular geometry and compositions from the literature. Mass energy absorption and attenuation coefficients for all media were calculated. Monte Carlo simulations using the EGSnrc user‐code BrachyDose were performed for a variety of photon‐emitting plaques covering the range of plaque models encountered in clinical practice, including the widely‐used COMS plaque. Maximum, minimum and average doses to ocular structures, as well as dose volume histograms (DVH) for the full eye model were compared to those for a homogeneous water phantom, both including and excluding (TG‐43) inter‐seed and eye plaque effects. Results: Mass energy absorption and attenuation coefficients for ocular media differ from those for water by up to 10% for photon energies in the 10–30 keV range. For the COMS plaque in the full eye model, average doses to important structures such as the tumour and lens differ from those for the plaque in water by roughly 8–10% and 13–14%, respectively, and from TG– 43 calculation by 2–17% and 29–34%, respectively. Maximum, minimum and average doses differ considerably from doses to points of interest (as they are currently reported); the lens has a larger average dose by 7–9% and optic nerve has a larger maximum dose by 16–22%, than at the center of the lens and the optic disk, respectively. Conclusion: Dose distributions for the full eye model simulations deviate significantly from TG‐43 and from simulations that include the plaque but assume the eye to be water equivalent, highlighting the need for accurate model‐based dose calculations in ocular brachytherapy. Funding support: NSERC, OGS

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2013
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