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Enregistrement W2177737793 · doi:10.1177/1533034615614208

Normal Brain Sparing With Increasing Number of Beams and Isocenters in Volumetric-Modulated Arc Beam Radiosurgery of Multiple Brain Metastases

2015· article· en· W2177737793 sur OpenAlexaff
Sabbir Hossain, V Keeling, Kimberly Hildebrand, Salahuddin Ahmad, David A. Larson, Arjun Sahgal, Lijun Ma

Notice bibliographique

RevueTechnology in Cancer Research & Treatment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiosurgeryNuclear medicineRadiation therapyRadiation treatment planningMedicineTruebeamArc (geometry)Beam (structure)RadiologyPhysicsLinear particle acceleratorOpticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have reported about the application of volumetric-modulated arc radiotherapy in the treatment of multiple brain metastases. One of the key concerns for these radiosurgical treatments lies in the integral dose within the normal brain tissue, as it has been shown to increase with increasing number of brain tumors treated. In this study, we investigate the potential to improve normal brain tissue sparing specific to volumetric-modulated arc radiotherapy by increasing the number of isocenters and arc beams. Adopting a multi-institutional benchmark study protocol of planning multiple brain metastases via a radiosurgical apparatus, a flattening filter-free TrueBeam RapidArc delivery system (Varian Oncology, Palo Alto, California) was used for a volumetric-modulated arc radiotherapy treatment planning study, where treatment plans for target combinations of N = 1, 3, 6, 9, and 12 targets were developed with increasing numbers of isocenters and arc beams. The treatment plans for each target combination were compared dosimetrically among each other and against the reference Gamma Knife treatment plan from the original benchmark study. We observed that as the number of isocenters or arc beams increased, the normal brain isodose volumes such as 12- to 4-Gy on average decreased by up to 15% for all the studied cases. However, when the best volumetric-modulated arc radiotherapy normal brain isodose volumes were compared against the corresponding reference Gamma Knife values, volumetric-modulated arc radiotherapy remained 100% to 200% higher than those of Gamma Knife for all target combinations. The study results, particularly for the solitary (N = 1) metastases case, directly challenged the general notion of dose equivalence among current radiosurgical modalities. In conclusion, multiple isocenter and multiple arc beam delivery solutions are capable of decreasing normal brain irradiation exposure for volumetric-modulated arc radiotherapy. However, there is further technological development in need for volumetric-modulated arc radiotherapy before similar dosimetric treatment plans could be achievable when compared to Gamma Knife radiosurgery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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