Sci-Thur PM: YIS - 01: Inverse treatment planning for modulated electrons and mixed photon and electron radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Modulated electron radiotherapy (MERT) takes advantage of the low distal dose of electrons to reduce dose to healthy tissue. The dosimetric advantage of MERT is clear when compared against single-field electron irradiation where MERT demonstrates superior target homogeneity and sparing; however the dosimetric advantage is unclear when comparing MERT with photon intensity-modulated radiotherapy (IMRT) where MERT techniques struggle to match the IMRT target homogeneity but with less total energy delivered to healthy tissues. In an effort to improve dosimetric benefits of MERT, this study investigated an inverse planning technique for the creation of hybrid MERT-IMRT mixed beam radiotherapy (MBRT) plans. The optimization process decouples the photon and electron beamlets for combined modality optimization. The input to the optimization algorithm was a series of patient-specific 3D dose distributions for the corresponding electron and photon beamlets, while the output was a list of weights that satisfied the optimization constraints. A photon IMRT Eclipse (Varian, Palo Alto, CA) plan and a MERT plan were created for a patient-specific sarcoma irradiation. The MERT plan was competitive in its ability to reduce dose to organs at risk and total-body dose; however, the plan suffered from poorer target conformity compared with the IMRT plan. The MBRT plan was created by adding two photon fields, divided into beamlets, to the electron beamlets of the MERT plan for reoptimization. The MBRT plan improved MERT target coverage with only minimal cost to healthy tissue dose. The MBRT plan provided clear dosimetric advantages over the IMRT and MERT plan.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».