MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2069763292 · doi:10.1088/0031-9155/47/14/305

Tumour dose enhancement using modified megavoltage photon beams and contrast media

2002· article· en· W2069763292 sur OpenAlexaff
James L. Robar, Silvia A. Riccio, Montgomery Martin

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomMonte Carlo methodMaterials scienceNuclear medicineLinear particle acceleratorGadoliniumPhotonOpticsBeam (structure)Ionization chamberScannerIonizationPhysicsMedicineMathematicsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the magnitude of tumour dose enhancement achieved by injection of gadolinium or iodine contrast media (CM) and treatment using modified x-ray photon spectra from linear accelerators. Monte Carlo modelling of the linear accelerator and patient geometry was used to explore the effect of removing the flattening filter for various beam qualities and the resultant effect on dose enhancement. In addition, ionization measurements were conducted to observe dose enhancement within a phantom containing CM. Simulation results indicate that for flattened 6-24 MV photon beams and realistic CM tumour concentrations, the dose enhancement remains below 5%. However, if the flattening filter is removed, dose enhancement is increased significantly. For a 30 mg ml(-1) gadolinium CM tumour concentration, for example, 8.4%, 10.8%, 13.7% and 23.1% dose enhancements are achieved for 18 MV, 6 MV, 4 MV and 2 MV unflattened beams, respectively. In contrast to the phototherapy technique, which uses the orthovoltage beam from a modified CT scanner to achieve dose enhancement, all unflattened spectra preserve the dose build-up at the surface, and thus the skin and bone are spared.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations131
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysics in Medicine and BiologyMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207