Energy deposition clustering as a functional radiation quality descriptor for modeling relative biological effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To explore the use of the frequency of the energy deposition (ED) clusters of different sizes (cluster order, CO) as a surrogate (instead of, e.g., LET) classification of the physical characteristics of ionizing radiation at a nanometer scale, to construct a framework for the calculation of relative biological effectiveness (RBE) with cell survival as endpoint. Methods: The frequency of cluster order f CO is calculated by sorting the ED sites generated with the Monte Carlo track structure code LIonTrack into clusters based on a single parameter called the cluster distance d C being the maximum allowed distance between two neighboring EDs belonging to a cluster. Published cell survival data parameterized with the linear‐quadratic (LQ) model for V79 cells exposed to 15 different radiation qualities (including brachytherapy sources, proton, and carbon ions) were used as input to a fitting procedure, designed to determine a weighting function w CO that describes the capacity of a cluster of a certain CO to damage the cell's sensitive volume. The proposed framework uses both f CO and w CO to construct surrogate based functions for the LQ parameters α and β from which RBE values can be derived. Results: The results demonstrate that radiation quality independent weights w CO exist for both the α and β parameters. This enables the calculation of α values that correlate to their experimental counterparts within experimental uncertainties (relative residual of 15% for d C = 2.5 nm). The combination of both α and β surrogate based functions, despite the higher relative residuals for β values, yielded an RBE function that correlated to experimentally derived RBE values (relative residual of 16.5% for d C = 2.5 nm) for all radiation qualities included in this work. Conclusions: The f CO cluster characterization of ionizing radiation at a nanometer scale can effectively be used to calculate particle and energy dependent α and β values to predict RBE values with potential applications to, e.g., treatment planning systems in radiotherapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».