Sci—Thur AM: YIS ‐ 04: Gold Nanoparticle Enhanced Arc Radiotherapy: A Monte Carlo Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The use of gold nanoparticles (GNPs) in radiotherapy has shown promise for therapeutic enhancement. In this study, we explore the feasibility of enhancing radiotherapy with GNPs in an arc‐therapy context. We use Monte Carlo simulations to quantify the macroscopic dose‐enhancement ratio (DER) and tumour to normal tissue ratio (TNTR) as functions of photon energy over various tumour and body geometries. Methods: GNP‐enhanced arc radiotherapy (GEART) was simulated using the PENELOPE Monte Carlo code and penEasy main program. We simulated 360° arc‐therapy with monoenergetic photon energies 50 – 1000 keV and several clinical spectra used to treat a spherical tumour containing uniformly distributed GNPs in a cylindrical tissue phantom. Various geometries were used to simulate different tumour sizes and depths. Voxel dose was used to calculate DERs and TNTRs. Inhomogeneity effects were examined through skull dose in brain tumour treatment simulations. Results: Below 100 keV, DERs greater than 2.0 were observed. Compared to 6 MV, tumour dose at low energies was more conformai, with lower normal tissue dose and higher TNTRs. Both the DER and TNTR increased with increasing cylinder radius and decreasing tumour radius. The inclusion of bone showed excellent tumour conformality at low energies, though with an increase in skull dose (40% of tumour dose with 100 keV compared to 25% with 6 MV). Conclusions: Even in the presence of inhomogeneities, our results show promise for the treatment of deep‐seated tumours with low‐energy GEART, with greater tumour dose conformality and lower normal tissue dose than 6 MV.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,014 | 0,002 |
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 ».