Clinical Implementation of Adaptive Helical Tomotherapy: A Unique Approach to Image-Guided Intensity Modulated Radiotherapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Image-guided IMRT is a revolutionary concept whose clinical implementation is rapidly evolving. Methods of executing beam intensity modulation have included individually designed compensators, static multi-leaf collimators (MLC), dynamic MLC, and sequential (serial) tomotherapy. We have developed helical tomotherapy as an innovative solution to overcome some of the limitations of other IMRT systems. The unique physical design of helical tomotherapy allows the realization of the concepts of adaptive radiotherapy and conformal avoidance. In principle, these advances should improve normal tissue sparing and permit dose reconstruction and verification, thereby allowing significant biologically effective dose escalation. Recent radiobiological findings can be translated into altered fractionation schemes that aim to improve the local control and long-term survival. This strategy is being tested at the University of Wisconsin using helical tomotherapy with its highly precise delivery and verification system along with meticulous and practical forms of immobilization. Innovative techniques such optical guidance, respiratory gating, and ultrasound assessments are being designed and tailored for helical tomotherapy use. The intrinsic capability of helical tomotherapy for megavoltage CT (MVCT) imaging for IMRT image-guidance is being optimized. The unique features of helical tomotherapy might allow implementation of image-guided IMRT that was previously impossible or impractical. Here we review the technological, physical, and radiobiological rationale for the ongoing and upcoming clinical trials that will use image-guided IMRT in the form of helical tomotherapy; and we describe our plans for testing our hypotheses in a rigorous prospective fashion.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle