Simultaneous Infield Boost With Helical Tomotherapy for Patients With 1 to 3 Brain Metastases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to model the feasibility of a simultaneous in field boost (SIB) to individual brain metastases during a course of whole brain radiotherapy (WBXRT) using helical tomotherapy (HT) intensity-modulated radiation therapy. PATIENTS AND METHODS: Planning computed tomography data from 14 patients with 1 to 3 brain metastases were used to model an intralesional SIB delivery that yielded a total intralesional dose of 60 Gy with a surrounding whole brain dose of 30 Gy (designed to be isoeffective to WBXRT of 30 Gy with an 18 Gy in 1 fraction radiosurgery boost). Accuracy of treatment of a phantom on the HT unit was measured. Comparisons of HT delivery versus a conventional stereotactic radiotherapy technique for a particularly challenging simulated anatomy were made. RESULTS: In all cases, SIB to 60 Gy with WBXRT to 30 Gy was possible while maintaining critical structures below assigned dose limits. Estimated radiation delivery time for the SIB treatment was approximately 10 minutes per fraction. Planning and treatment of the head phantom was associated with an overall accuracy of 2 mm. Comparison to conventional noncoplanar arc fractionated stereotactic radiotherapy plan demonstrated similar target coverage and improved critical tissue sparing even for a challenging anatomy with multiple lesions in the same plane as the optic apparatus. CONCLUSIONS: Based on this study, use of an image guided SIB using HT seemed feasible and a phase I trial initiated at our institution is described. Potential advantages of this approach include frameless stereotaxis through daily megavoltage computed tomography localization, more efficient use of resources and exploitation of radiobiologic advantages of fractionation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».