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Enregistrement W3027370093 · doi:10.1088/1361-6560/ab95dc

Skin dose in chest wall radiotherapy with bolus: a Monte Carlo study

2020· article· en· W3027370093 sur OpenAlexaff
Patricia Oliver, Thalat Monajemi

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBolus (digestion)Monte Carlo methodNuclear medicineTangentRadiationMaterials scienceMedicineOpticsMathematicsPhysicsGeometrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monte Carlo simulations are used to investigate skin dose resulting from chest wall radiotherapy with bolus. A simple model of a female thorax is developed, which includes a 2 mm-thick skin layer. Two representative 6 MV source models are considered: a tangents source model consisting of a parallel opposed pair of medial and lateral fields and subfields, and an arc source model. Tissue equivalent (TE) boluses (thicknesses of 3, 5 and 10 mm) and brass mesh bolus are considered. Skin dose distributions depend on incident photon obliquity: for tangents, radiation is incident more obliquely, resulting in longer path lengths through the bolus and higher skin dose compared to the arc source model in most cases. However, for thicker TE boluses, attenuation of oblique photons becomes apparent. Brass bolus and 3 mm TE bolus result in similar mean skin dose. This relatively simple computational model allows for consideration of different bolus thicknesses, materials and usage schedules based on desired skin dose and choice of either tangents or an arc beam technique. For example, using a 5 mm TE bolus every second treatment would result in mean skin doses of 89% and 85% for tangents and the arc source model, respectively. The hot spot metric D[Formula: see text] would be 103% and 99%, respectively.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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