MO‐E‐T‐617‐02: Dosimetric Evaluation of Inverse Monte Carlo‐Based Modulated Electron Beam Treatment Planning and Delivery Using a Few Leaf Electron Collimator
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the potential of improving the treatment planning and delivery of treatment to superficially located tumors using energy modulated electron therapy (EMET) based on inverse techniques and Monte Carlo dose calculation algorithms. This study investigates the application of EMET using a few‐leaf electron collimator (FLEC) in head & neck, sarcoma, and breast sites in comparison with three dimensional conventional radiation therapy (3D‐CRT) and intensity modulated radiation therapy (IMRT) techniques. Method and Materials: Treatment planning was performed for a parotid case, a sarcoma case, and a breast case. Three Monte Carlo calculated plans were compared for each case: 3D‐CRT, IMRT, and 3D‐CRT in conjunction with EMET (EMET‐CRT). For all patients, dose volume histograms (DVHs) were obtained for organs of interest. For each plan, homogeneity and conformity indices of dose distributions, sparing index (SPIN50/10) that quantifies the conformity of the low isodose lines, and the whole‐body dose equivalent (WBDE) were analyzed. Results: Adding EMET delivered with the FLEC to 3D‐CRT preserves target conformity and dose homogeneity and improves sparing of normal tissues. For the head & neck case the mean dose to the contralateral parotid and brain decreased relative to IMRT by 43% to 84%, and by 57% to 71%, respectively. Improved normal tissue sparing is also quantified as an increase in sparing index of 47% and 30% for the head & neck and the breast cases, respectively. The WBDE for EMET‐CRT was reduced by up to 72% when compared with IMRT. Conclusion: EMET delivered with the FLEC could be a valuable addition to currently existing treatment techniques especially when applied to superficially located tumors that are inherently difficult to plan using IMRT. The addition of EMET systematically leads to a reduction in WBDE especially when compared with IMRT.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».