A method for converting dose-to-medium to dose-to-tissue in Monte Carlo studies of gold nanoparticle-enhanced radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles (GNPs) have shown potential in recent years as a means of therapeutic dose enhancement in radiation therapy. However, a major challenge in moving towards clinical implementation is the exact characterisation of the dose enhancement they provide. Monte Carlo studies attempt to explore this property, but they often face computational limitations when examining macroscopic scenarios. In this study, a method of converting dose from macroscopic simulations, where the medium is defined as a mixture containing both gold and tissue components, to a mean dose-to-tissue on a microscopic scale was established. Monte Carlo simulations were run for both explicitly-modeled GNPs in tissue and a homogeneous mixture of tissue and gold. A dose ratio was obtained for the conversion of dose scored in a mixture medium to dose-to-tissue in each case. Dose ratios varied from 0.69 to 1.04 for photon sources and 0.97 to 1.03 for electron sources. The dose ratio is highly dependent on the source energy as well as GNP diameter and concentration, though this effect is less pronounced for electron sources. By appropriately weighting the monoenergetic dose ratios obtained, the dose ratio for any arbitrary spectrum can be determined. This allows complex scenarios to be modeled accurately without explicitly simulating each individual GNP.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».