Apparatus dependence of normal brain tissue dose in stereotactic radiosurgery for multiple brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Technical improvements in commercially available radiosurgery platforms have made it practical to treat a large number of intracranial targets. The goal of this study was to investigate whether the dose to normal brain when planning radiosurgery to multiple targets is apparatus dependent. METHODS: The authors selected a single case involving a patient with 12 metastatic lesions widely distributed throughout the brain as visualized on contrast-enhanced CT. Target volumes and critical normal structures were delineated with Leksell Gamma Knife Perfexion software. The imaging studies including the delineated contours were digitally exported into the CyberKnife and Novalis multileaf collimator-based planning systems for treatment planning using identical target dose goals and dose-volume constraints. Subsets of target combinations (3, 6, 9, or 12 targets) were planned separately to investigate the relationship of number of targets and radiosurgery platform to the dose to normal brain. RESULTS: Despite similar target dose coverage and dose to normal structures, the dose to normal brain was strongly apparatus dependent. A nonlinear increase in dose to normal brain volumes with increasing number of targets was also noted. CONCLUSIONS: The dose delivered to normal brain is strongly dependent on the radiosurgery platform. How general this conclusion is and whether apparatus-dependent differences are related to differences in hardware design or differences in dose-planning algorithms deserve further investigation.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».