Sci—Thur AM: YIS ‐ 05: 10X‐FFF VMAT for Lung SABR: an Investigation of Peripheral Dose
Notice bibliographique
Résumé
Flattening Filter Free (FFF) beams exhibit high dose rates, reduced head scatter, leaf transmission and leakage radiation. For VMAT lung SABR, treatment time can be significantly reduced using high dose rate FFF beams while maintaining plan quality and accuracy. Another possible advantage offered by FFF beams for VMAT lung SABR is the reduction in peripheral dose. The focus of this study was to investigate and quantify the reduction of peripheral dose offered by FFF beams for VMAT lung SABR. The peripheral doses delivered by VMAT Lung SABR treatments using FFF and flattened beams were investigated for the Varian Truebeam linac. This study was conducted in three stages, (1): ion chamber measurement of peripheral dose for various plans, (2): validation of AAA, Acuros XB and Monte Carlo for peripheral dose using measured data, and (3): using the validated Monte Carlo model to evaluate peripheral doses for 6 VMAT lung SABR treatments. Three energies, 6X, 10X, and 10X‐FFF were used for all stages. Measured data indicates that 10X‐FFF delivers the lowest peripheral dose of the three energies studied. AAA and Acuros XB dose calculation algorithms were identified as inadequate, and Monte Carlo was validated for accurate peripheral dose prediction. The Monte Carlo‐calculated VMAT lung SABR plans show a significant reduction in peripheral dose for 10X‐FFF plans compared to the standard 6X plans, while no significant reduction was showed when compared to 10X. This reduction combined with shorter treatment time makes 10X‐FFF beams the optimal choice for superior VMAT lung SABR treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,029 | 0,004 |
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 ».