Dose to medium versus dose to water as an estimator of dose to sensitive skeletal tissue
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to determine whether dose to medium, D(m), or dose to water, D(w), provides a better estimate of the dose to the radiosensitive red bone marrow (RBM) and bone surface cells (BSC) in spongiosa, or cancellous bone. This is addressed in the larger context of the ongoing debate over whether D(m) or D(w) should be specified in Monte Carlo calculated radiotherapy treatment plans. The study uses voxelized, virtual human phantoms, FAX06/MAX06 (female/male), incorporated into an EGSnrc Monte Carlo code to perform Monte Carlo dose calculations during simulated irradiation by a 6 MV photon beam from an Elekta SL25 accelerator. Head and neck, chest and pelvis irradiations are studied. FAX06/MAX06 include precise modelling of spongiosa based on microCT images, allowing dose to RBM and BSC to be resolved from the dose to bone. Modifications to the FAX06/MAX06 user codes are required to score D(w) and D(m) in spongiosa. Dose uncertainties of approximately 1% (BSC, RBM) or approximately 0.5% (D(m), D(w)) are obtained after up to 5 days of simulations on 88 CPUs. Clinically significant differences (>5%) between D(m) and D(w) are found only in cranial spongiosa, where the volume fraction of trabecular bone (TBVF) is high (55%). However, for spongiosa locations where there is any significant difference between D(m) and D(w), comparisons of differential dose volume histograms (DVHs) and average doses show that D(w) provides a better overall estimate of dose to RBM and BSC. For example, in cranial spongiosa the average D(m) underestimates the average dose to sensitive tissue by at least 5%, while average D(w) is within approximately 1% of the average dose to sensitive tissue. Thus, it is better to specify D(w) than D(m) in Monte Carlo treatment plans, since D(w) provides a better estimate of dose to sensitive tissue in bone, the only location where the difference is likely to be clinically significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».