A Monte Carlo investigation of lung brachytherapy treatment planning
Notice bibliographique
Résumé
Iodine-125 ((125)I) and Caesium-131 ((131)Cs) brachytherapy have been used in conjunction with sublobar resection to reduce the local recurrence of stage I non-small cell lung cancer compared with resection alone. Treatment planning for this procedure is typically performed using only a seed activity nomogram or look-up table to determine seed strand spacing for the implanted mesh. Since the post-implant seed geometry is difficult to predict, the nomogram is calculated using the TG-43 formalism for seeds in a planar geometry. In this work, the EGSnrc user-code BrachyDose is used to recalculate nomograms using a variety of tissue models for (125)I and (131)Cs seeds. Calculated prescription doses are compared to those calculated using TG-43. Additionally, patient CT and contour data are used to generate virtual implants to study the effects that post-implant deformation and patient-specific tissue heterogeneity have on perturbing nomogram-derived dose distributions. Differences of up to 25% in calculated prescription dose are found between TG-43 and Monte Carlo calculations with the TG-43 formalism underestimating prescription doses in general. Differences between the TG-43 formalism and Monte Carlo calculated prescription doses are greater for (125)I than for (131)Cs seeds. Dose distributions are found to change significantly based on implant deformation and tissues surrounding implants for patient-specific virtual implants. Results suggest that accounting for seed grid deformation and the effects of non-water media, at least approximately, are likely required to reliably predict dose distributions in lung brachytherapy patients.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».