Poster - Thurs Eve-15: Comparison of Cobalt-60 and 6 MV linac based tomotherapy: A prostate case study
Notice bibliographique
Résumé
Previous work reported by us has shown the potential for Cobalt-60 (Co-60) tomotherapy for sites with small separations such as in head and neck site. In this work we extend our investigations by comparing tomotherapy plans for the treatment of a typical prostate cancer obtained for 6 MV and Co-60 beams. Beam collimation was provided by the MIMiC® (NOMOS Corporation, Sewickly, PA) multi-leaf collimator (MLC). Both plans used 21 beam angles, each utilizing the central 10 leaf-pairs of the MLC for intensity modulation. An in-house inverse treatment planning program, based on the active-set conjugate gradient method, was used for dose-volume optimization. BEAMnrc and DOSXYZnrc Monte Carlo simulated beam and dose data, including inhomogeneity corrections, were used to calculate the optimized tomotherapy dose distributions. Prostate, rectum, and external body contours were outlined and dose-volume optimization objectives were set to deliver a minimum of 95% and a maximum of 105% of the 76 Gy dose prescription to the prostate and limiting only 20% of the rectum volume to receive ⩾ 70 Gy. A quantitative analysis of the dose distributions and dose-area histograms show that both Co-60 and 6 MV plans achieve the initial objectives for target (prostate) and organ at risk (rectum). Although the dose to the body and rectum for Co-60 is slightly higher than that for 6 MV, it satisfies the plan objectives based on the clinical dose tolerance. Our results demonstrate that Co-60 based tomotherapy can provide clinically competitive dose distributions for the treatment of prostate cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».