Sci‐Thur PM – Colourful Interactions: Highlights 01: Design to delivery of spatially fractionated mini‐beam canine radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Spatial fractionation of radiation using arrays of narrow parallel micro‐planar beams (less than 1 mm), is a relatively new concept with many unknowns specifically within the underlying biology of cell death. A tungsten collimator has been designed to produce mini‐beams with a Varian linear accelerator for translational animal research into the effectiveness of spatial fractionation mini‐beam radiotherapy (MBRT). This work presents the treatment planning process and workflow for the application of MBRT treatments within a clinical study. For patient dose calculations, the MBRT collimator was incorporated into a Monte Carlo based treatment planning system called MMCTP. Treatment planning was split between Eclipse and MMCTP, as the field apertures were determined within Eclipse prior to being sent to MMCTP for dose calculations. The calculated plan was transferred back into Aria with updated MUs per field for patient treatment. Patients were positioned within a vac‐lock bag lying prone with a bite block and a thermoplastic mask to immobilize the head. Prior to treatment, a delivery verification plan was created within MMCTP. DQA output measurements of the treatment fields agreed with the calculated dose to within 1.5%. We have presented a workflow for MBRT treatments that include the planning technique, dose calculation method, DQA process and data integration into a record and verify system. The clinical study following this workflow represent the first series of linac based MBRT patients and depending on the clinical outcome of the study, our technique could be applied to human MBRT treatments.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,008 |
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 ».