Internal fiducial markers can assist dose escalation in treatment of prostate cancer: result of organ motion simulations
Notice bibliographique
Résumé
Use of internal fiducial markers and electronic portal imaging (EPI) to realign patients has been shown to significantly reduce positioning uncertainties in prostate radiation treatment. This creates the possibility of improving the treatment by decreasing the planning target volume (PTV) margin added to the clinical target volume (CTV), which in turn may allow dose escalation. Conformal treatment plans for three prostate cancer patients were evaluated by using different PTV margins with dose prescription of 70 Gy/35 fr initially. Two beam arrangements, 4-field-box (4FB) and 4-field-oblique (4FO), were used. Then, two dose escalation schemes, 74 Gy and 78 Gy, with tighter PTV margins, were chosen from the first simulation and were tested. A Monte Carlo model was developed to simulate the daily geometric uncertainty and calculate the dose to each organ. After the whole treatment, dose-volume histograms were produced and tumour control probability, prostate equivalent uniform dose and the effective dose to critical organs were calculated. By comparing these radiobiological metrics, optimized dose escalation schemes were found. The results show that using internal fiducial markers and EPI, the prescription dose can be escalated to 78 Gy/39 fr with a 4 mm PTV margin. Based on the available dose-response data for intermediate risk prostate patients, this is estimated to result in a 20% increase of local control and significantly reduced rectal complications.
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 ».