3D heterogeneous dose distributions for total body irradiation patients
Notice bibliographique
Résumé
One major objective of total body irradiation (TBI) treatments is to deliver a uniform dose in the entire body of the patient. Looking at 3D dose distributions for constant speed (CstSpeed) and variable speed (VarSpeed) translating couch TBI treatments, dose uniformity and the effect of body heterogeneities were evaluated. This study was based on retrospective dose calculations of 10 patients treated with a translating couch TBI technique. Dose distributions for CstSpeed and VarSpeed TBI treatments have been computed with Pinnacle3 treatment planning system in homogeneous (Homo) and heterogeneous (Hetero) dose calculation modes. A specific beam model was implemented in Pinnacle3 to allow an accurate dose calculation adapted for TBI special aspects. Better dose coverages were obtained with Homo/VarSpeed treatments compared to Homo/CstSpeed cases including smaller overdosage areas. Large differences between CstSpeed and VarSpeed dose calculations were observed in the brain, spleen, arms, legs, and lateral parts of the abdomen (differences between V100% mean values up to 57.5%). Results also showed that dose distributions for patients treated with CstSpeed TBI greatly depend on the patient morphology, especially for pediatric and overweight cases. Looking at heterogeneous dose calculations, underdosages (2%-5%) were found in high-density regions (e.g., bones), while overdosages (5%-15%) were found in low-density regions (e.g., lungs). Overall, Homo/CstSpeed and Hetero/VarSpeed dose distributions showed more hot spots than Homo/VarSpeed and were greatly dependent on patient anatomy. CstSpeed TBI treatments allow a simple optimization process but lead to less dose uniformity due to the patient anatomy. VarSpeed TBI treatments require more complex dose optimization, but lead to a better dose uniformity independent of the patient morphology. Finally, this study showed that heterogeneities should be considered in dose calculations in order to obtain a better optimization and, therefore, to improve dose uniformity.
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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 ».