SU‐E‐T‐276: Treatment Planning Strategies for Lung Injury Studies in Rat Models in 6 MV Delivery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study planning strategies that can be used in small animal radiation-induced lung toxicity experiments using 6 MV accelerator with high density MLC. METHODS: Three different types of plans were designed on CT images of a Sprague Dawley rat model to irradiate 50% of the total lung volume (lung divided into apex and base) with a prescription dose of 24 Gy to the partial lung. Two VMAT arc therapy plans were optimized to cover to the prescription dose, either the apex or base of the lung. Two AP- PA plans were designed to completely block either lung apex or base while irradiating the remaining 50% of the lung. Finally, two AP-PA plans were designed to cover, to the prescription dose, the apex or base of the lung. The plans were designed and optimized using the Eclipse AAA algorithm and recalculated using the MMCTP/EGS/Beam Monte Carlo system. RESULTS: When completely blocking the lung base, the apex will be underdosed by up to 30%; when completely covering the apex by the prescribed dose, the base will receive overdosing (V50%=73%). The VMAT plan leads to a more conformal dose distribution and spares unnecessary skin exposure when compared to AP-PA MV or kV delivery. Despite the small size of rat model, the 6 MV VMAT delivery is superior in terms of dose conformality and sparing of the heart and the non-irradiated 50% of the lung compared to the standard, simpler, AP-PA delivery. MC dosimetry in lung shows that the delivered dose is 10% higher than predicted by AAA because of the predominance of small fields in the delivery. CONCLUSIONS: Clinical state-of- the-art planning and delivery techniques can be scaled down accurately to rats. The use of these techniques is essential in small animal studies to render conclusions of radiation response investigations translatable to human studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».