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Enregistrement W2102507906 · doi:10.1088/0031-9155/55/4/022

IMRT for the breast: a comparison of tangential planning techniques

2010· article· en· W2102507906 sur OpenAlexaff
Wendy Smith, Geetha Menon, Nathan Wolfe, Nicolas Ploquin, Theresa Trotter, Delia Pudney

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensOttawa HospitalAlberta Cancer FoundationUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation treatment planningCollimatorNuclear medicineMedicineRadiation therapyMedical physicsComputer scienceBreast cancerRadiologyCancerOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three intensity-modulated tangential beam radiotherapy plan types for breast cancer treatment were evaluated based on PTV homogeneity index (HI) and equivalent uniform dose (EUD), heart V30 and EUD, whole lung V20 and EUD, and typical planning time compared to conventional 2D plans. 20 early-stage breast cancer patients were CT-scanned in the supine position, and tangential field extent, gantry and collimator angles were chosen. Four treatment plans were created for each patient: conventional, dynamically wedged plan based on the dose distribution on the central axial slice; forward planned IMRT; surface compensated plan created using an Eclipse tool and hybrid IMRT plan combining open and inverse-optimized fields. All three IMRT planning techniques represent significant improvement in PTV HI and EUD compared to conventional plans. Among the IMRT plans, the hybrid IMRT plan produced the best HI. IMRT lowered heart V30 and lung V20, but no significant differences in heart or lung EUD were detected between IMRT techniques. The IMRT technique with the shortest planning time was the compensated plan, followed by the hybrid IMRT. IMRT planning provides dosimetric benefits in breast cancer patients. The selection of the most appropriate IMRT technique must include careful consideration of the resources available.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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