Assessing small-volume spinal cord dose for repeat spinal stereotactic body radiotherapy treatments
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord biologically effective dose (BED) limits are critical to safe spine stereotactic body radiotherapy (SBRT) delivery. In particular, when repeating SBRT to the same site, the problem of adding non-uniform BED distributions within small volumes of spinal cord has yet to be solved. We report a probability-based generalized BED (gBED) model to guide repeat spine SBRT treatment planning. The gBED was formulated by considering the sequential damaging probabilities of repeat spine SBRT treatments. Parameters from the standard linear-quadratic model, such as α/β = 2 Gy for the spinal cord, were applied. We tested the model based on SBRT specific spinal cord tolerance using a simulated and ten clinical repeat SBRT cases. The gBED provides a consistent solution for superimposing non-uniform dose distributions from different fractionation schemes, analogous to the BED for uniform dose distributions. Based on ten clinical cases, the gBED was observed to eliminate discrepancies in the cumulative BED of approximately 5% to 20% within small volumes (e.g. 0.1-2.0 cc) of spinal cord, as compared to a conventional calculation method. When assessing spinal cord tolerance for repeat spinal SBRT treatments, caution should be exercised when applying conventional BED calculations for small volumes of spinal cord irradiated, and the gBED potentially provides more conservative and consistently derived dose surrogates to guide safe treatment planning and treatment outcome modeling.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».