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Enregistrement W3016735578 · doi:10.1002/mp.14185

Measurement of surface dose in an MR‐Linac with optically stimulated luminescence dosimeters for IMRT beam geometries

2020· article· en· W3016735578 sur OpenAlexaff
Stephanie Lim‐Reinders, Brian Keller, Arjun Sahgal, Brige Chugh, Anthony D. Kim

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensHealth Sciences CentreCanada Research ChairsUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterImaging phantomLinear particle acceleratorNuclear medicineOptically stimulated luminescenceDosimetryMaterials scienceRadiation treatment planningMonte Carlo methodMedical physicsRadiation therapyBeam (structure)Dose profileBiomedical engineeringOpticsPhysicsMedicineRadiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aims to measure the surface dose on an anthropomorphic phantom for intensity-modulated radiation therapy (IMRT) plans treated in a 1.5 T magnetic resonance (MR)-Linac. Previous studies have used Monte Carlo programs to simulate surface dose and have recognized high surface dose as a potential limiting factor for the MR-Linac; however, to our knowledge surface dose measurement for clinical plans has not yet been published. Given the novelty of the MR-Linac, it is important to perform in vivo measurements of a potentially dose-limiting factor such as surface dose when moving forward for clinical use. METHODS: Optically stimulated luminescence dosimeters (OSLDs) were used on an anthropomorphic phantom. Intensity-modulated radiation therapy plans were generated to treat a near-surface breast tumor in the phantom. The tumor was treated with 2, 3, 5, 7, and 9 beam IMRT plans with a 1.5 T MR-Linac using a 7-MV photon beam. The plans were generated in a Monte Carlo treatment planning system (TPS) capable of modeling magnetic field effects. The surface dose was sampled in seven locations on the surface surrounding the planning target volume (PTV), and in two different OSLD configurations with the dosimeters measuring water equivalent depths of 0.16 and 0.64 mm. The TPS was used to estimate the doses at the OSLD locations. In addition, MR images were taken of a pork belly with and without an OSLD placed anteriorly placed to determine the effect of an OSLD on image fidelity. RESULTS: For the 3, 5, 7, and 9-beam configurations, surface doses were approximately half that of the prescription dose to the simulated tumor, although the magnitude of the skin dose relative to the prescription is certainly also dependent on individual patient anatomy. The general trend for both TPS and measurements was that the greater the number of beams, the lower the skin doses and dose readings; also, with increasing numbers of beams, doses at shallow depths become lower relative to deeper depths. The MR images showed that the presence of the OSLD did not induce clinically relevant geometric distortions or intensity differences. CONCLUSIONS: To our knowledge, this study is the first of its kind to experimentally measure the surface dose in an MR-Linac for IMRT plans. This study has explored the use of OSLDs to measure in vivo surface dose in a clinical setting. OSLDs may be used to measure skin dose clinically when there are concerns of skin radiation burns and near-surface toxicity. Optically stimulated luminescence dosimeters are promising devices for in vivo surface dosimetry in an MR-Linac.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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