TU‐FF‐A2‐02: Dual‐Fields Rotational Total Skin Electron Irradiation/therapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We have developed a new technique for rotational total skin electron therapy (RTSET). The technique combines the rotational method of McGill University with the Stanford University angled dual‐fields method. We report dosimetry characteristics and in‐vivo dosimetry. Method and Materials: Patients stand on a rotational (0.9 rpm) platform at an extended SSD (332cm) with field‐size 133‐cm by 133‐cm. The gantry is angled 70° and 110° so that beam points above patient's head and below patient's feet, respectively, in order to minimize contaminant x‐ray dose. A “high‐dose‐rate” mode (600 MU/min) on a Varian‐21EX delivers a 6 MeV‐electron beam. Daily treatments require only about 0.5 h, one‐half of which is used for patient set‐up. Shields are used for eyes, nails, and toes. Dosimetry measurements include static dose‐rate at extended SSD, rotational dose‐rate for a rotating patient/phantom, and a power law correction for SSD variation. In‐vivo dose measurements are performed using XV‐films and MOSFET. Films strips are attached firmly on patient's skin to avoid any air gaps. Results: We obtained MU = Dose/(0.0751*0.39 *(332/SSD) 2.25 ). Therefore, a prescription dose of 125cGy at 325cm SSD required 4068 MU or 7.5 revolutions. The dose distribution along the vertical direction was measured by a parallel‐plate ionization chamber in a phantom. For a patient prescribed 116cGy daily, the average measured surface dose with film was 110cGy, within 5% of prescribed dose. In‐vivo MOSFET on a patient prescribed 125cGy daily, measured doses were distributed from 99% to 102% from the prescribed dose of 125cGy. Conclusion: The dual‐field RTSET offers combined advantages of shorter beam‐on time, uniform dose distribution, larger treatment fields, and less x‐ray contamination than other techniques. Our in‐vivo measurements revealed that delivered dose matched prescribed dose to < 5% and dose uniformity was within 6% variation.
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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 | 0,000 | 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 ».