Monte Carlo calculation of dose distributions in oligometastatic patients planned for spine stereotactic ablative radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Dosimetric consequences of plans optimized using the analytical anisotropic algorithm (AAA) implemented in the Varian Eclipse treatment planning system for spine stereotactic body radiotherapy were evaluated by re-calculating with BEAMnrc/DOSXYZnrc Monte Carlo. Six patients with spinal vertebral metastases were planned using volumetric modulated arc therapy. The planning goal was to cover at least 80% of the planning target volume with a prescribed dose of 35 Gy in five fractions. Tissue heterogeneity-corrected AAA dose distributions for the planning target volume and spinal canal planning organ-at-risk volume were compared against those obtained from Monte Carlo. The results showed that the AAA overestimated planning target volume coverage with the prescribed dose by up to 13.5% (mean 8.3% +/- 3.2%) when compared to Monte Carlo simulations. Maximum dose to spinal canal planning organ-at-risk volume calculated with Monte Carlo was consistently smaller than calculated with the treatment planning system and remained under spinal cord dose tolerance. Differences in dose distribution appear to be related to the dosimetric effects of accounting for body composition in Monte Carlo simulations. In contrast, the treatment planning system assumes that all tissues are water-equivalent in their composition and only differ in their electron density.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».