Comparison of four techniques for spine stereotactic body radiotherapy: Dosimetric and efficiency analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study is to compare the dosimetric differences between four techniques for spine stereotactic body radiotherapy (SBRT): CyberKnife (CK), volumetric modulated arc therapy (VMAT), and helical tomotherapy (HT) with dynamic jaws (HT-D) and fixed jaws (HT-F). MATERIALS/METHODS: Data from 10 patients were utilized. All patients were planned for 24 Gy in two fractions, with the primary objectives being: (a) restricting the maximum dose to the cord to ≤ 17 Gy and/or cauda equina to ≤ 20 Gy, and (b) to maximize the clinical target volume (CTV) to receive the prescribed dose. Treatment plans were generated by separate dosimetrists and then compared using velocity AI. Parameters of comparison include target volume coverage, conformity index (CI), gradient index (GI), homogeneity index (HI), treatment time (TT) per fraction, and monitor units (MU) per fraction. RESULTS: PTV D2 and D5 were significantly higher for CK compared to VMAT, HT-F, and HT-D (P < 0.001). The average volume of CTV receiving the prescription dose (CTV D95) was significantly less for VMAT compared to CK, HT-F and HT-D (P = 0.036). CI improved for CK (0.69), HT-F (0.66), and HT-D (0.67) compared to VMAT (0.52) (P = 0.013). CK (41.86) had the largest HI compared to VMAT (26.99), HT-F (20.69), and HT-D (21.17) (P < 0.001). GI was significantly less for CK (3.96) compared to VMAT (6.76) (P = 0.001). Likewise, CK (62.4 min, 14059 MU) had the longest treatment time and MU per fraction compared to VMAT (8.5 min, 9764 MU), HT-F (13 min, 10822 MU), and HT-D (13.5 min, 11418 MU) (P < 0.001). CONCLUSION: Both CK and HT plans achieved conformal target coverage while respecting cord tolerance. Dose heterogeneity was significantly larger in CK. VMAT required the least treatment time and MU output, but had the least steep GI, CI, and target coverage.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».