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Enregistrement W2593767937 · doi:10.4329/wjr.v9.i2.63

Radiation dose enhancement in skin therapy with nanoparticle addition: A Monte Carlo study on kilovoltage photon and megavoltage electron beams

2017· article· en· W2593767937 sur OpenAlexaff
Xiao Jing Zheng, James C. L. Chow

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Radiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesLunds Universitet
Mots-clésMonte Carlo methodNanoparticlePhotonIrradiationMaterials scienceElectronBeam (structure)Cathode rayAbsorbed doseRadiationOpticsNuclear medicinePhysicsNanotechnologyMedicineNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To investigated the dose enhancement due to the incorporation of nanoparticles in skin therapy using the kilovoltage (kV) photon and megavoltage (MV) electron beams. Monte Carlo simulations were used to predict the dose enhancement when different types and concentrations of nanoparticles were added to skin target layers of varying thickness. METHODS: nanoparticles with concentrations ranging from 3 to 40 mg/mL. The dose enhancement ratio (DER), defined as the dose at the target layer with nanoparticle addition divided by the dose at the layer without nanoparticle addition, was calculated for each nanoparticle type, nanoparticle concentration and target layer thickness. RESULTS: It was found that among all nanoparticles, Au had the highest DER (5.2-6.3) when irradiated with kV photon beams. Dependence of the DER on the target layer thickness was not significant for the 220 kVp photon beam but it was for 105 kVp beam for Au nanoparticle concentrations higher than 18 mg/mL. For other nanoparticles, the DER was dependent on the atomic number of the nanoparticle and energy spectrum of the photon beams. All nanoparticles showed an increase of DER with nanoparticle concentration during the photon beam irradiations regardless of thickness. For electron beams, the Au nanoparticles were found to have the highest DER (1.01-1.08) when the beam energy was equal to 4 MeV, but this was drastically lower than the DER values found using photon beams. The DER was also found affected by the depth of maximum dose of the electron beam and target thickness. For other nanoparticles with lower atomic number, DERs in the range of 0.99-1.02 were found using the 4 and 6 MeV electron beams. CONCLUSION: In nanoparticle-enhanced skin therapy, Au nanoparticle addition can achieve the highest dose enhancement with 105 kVp photon beams. Electron beams, while popular for skin therapy, did not produce as high dose enhancements as kV photon beams. Additionally, the DER is dependent on nanoparticle type, nanoparticle concentration, skin target thickness and energies of the photon and electron beams.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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