Variable dose interplay effects across radiosurgical apparatus in treating multiple brain metastases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Normal brain tissue doses have been shown to be strongly apparatus dependent for multi-target stereotactic radiosurgery. In this study, we investigated whether inter-target dose interplay effects across contemporary radiosurgical treatment platforms are responsible for such an observation. METHODS: For the study, subsets ([Formula: see text] and 12) of a total of 12 targets were planned at six institutions. Treatment platforms included the (1) Gamma Knife Perfexion (PFX), (2) CyberKnife, (3) Novalis linear accelerator equipped with a 3.0-mm multi-leaf collimator (MLC), and the (4) Varian Truebeam flattening-filter-free (FFF) linear accelerator also equipped with a 2.5 mm MLC. Identical dose-volume constraints for the targets and critical structures were applied for each apparatus. All treatment plans were developed at individual centers, and the results were centrally analyzed. RESULTS: We found that dose-volume constraints were satisfied by each apparatus with some differences noted in certain structures such as the lens. The peripheral normal brain tissue doses were lowest for the PFX and highest for TrueBeam FFF and CyberKnife treatment plans. Comparing the volumes of normal brain receiving 12 Gy, TrueBeam FFF, Novalis, and CyberKnife were 180-290% higher than PFX. The mean volume of normal brain-per target receiving 4-Gy increased by approximately 3.0 cc per target for TrueBeam, 2.7 cc per target for CyberKnife, 2.0 cc per target for Novalis, and 0.82 cc per target for PFX. The beam-on time was shortest with the TrueBeam FFF (e.g., 6-9 min at a machine output rate of 1,200 MU/min) and longest for the PFX (e.g., 50-150 mins at a machine output rate of 350 cGy/min). CONCLUSION: The volumes of normal brain receiving 4 and 12 Gy were higher, and increased more swiftly per target, for Linac-based SRS platforms than for PFX. Treatment times were shortest with TrueBeam FFF.
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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 | 0,000 |
| 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 découle