Delivery validation of an automated modulated electron radiotherapy plan
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Modulated electron radiation therapy (MERT) represents an active area of interest that offers the potential to improve healthy tissue sparing in treatment of certain cancer cases. Challenges remain however in accurate beamlet dose calculation, plan optimization, collimation method, and delivery accuracy. In this work, the authors investigate the accuracy and efficiency of an end-to-end MERT plan and automated delivery method. METHODS: Treatment planning was initiated on a previously treated whole breast irradiation case including an electron boost. All dose calculations were performed using Monte Carlo methods and beam weights were determined using a research-based treatment planning system capable of inverse optimization. The plan was delivered to radiochromic film placed in a water equivalent phantom for verification, using an automated motorized tertiary collimator. RESULTS: The automated delivery, which covered four electron energies, 196 subfields, and 6183 total MU was completed in 25.8 min, including 6.2 min of beam-on time. The remainder of the delivery time was spent on collimator leaf motion and the automated interfacing with the accelerator in service mode. Comparison of the planned and delivered film dose gave 3%/3mm gamma pass rates of 62.1%, 99.8%, 97.8%, 98.3%, and 98.7% for the 9, 12, 16, and 20 MeV, and combined energy deliveries, respectively. Delivery was also performed with a MapCHECK device and resulted in 3%/3 mm gamma pass rates of 88.8%, 86.1%, 89.4%, and 94.8% for the 9, 12, 16, and 20 MeV energies, respectively. CONCLUSIONS: Results of the authors' study showed that an accurate delivery utilizing an add-on tertiary electron collimator is possible using Monte Carlo calculated plans and inverse optimization, which brings MERT closer to becoming a viable option for physicians in treating superficial malignancies.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».