Dosimetric comparison of intensity-modulated radiation therapy (IMRT) and field-in-field (FIF) technique for head-and-neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: This study compared the plan dosimetry between the intensity-modulated radiation therapy (IMRT) and field-in-field (FIF) technique for head-and-neck cancer using the Elekta Monaco treatment planning system (TPS). Materials and methods: A total of 20 head-and-neck cancer patients were selected in this study. IMRT and FIF plans for the patients were created on the Monaco TPS (ver. 5.11.02) using the 6-MV photon beam generated by the Elekta Synergy linear accelerator. The dose–volume histograms, maximum doses, minimum doses, mean doses of the target volumes and organs-at-risk (OARs), conformity index (CI), homogeneity index (HI) and monitor units (MUs) were determined for each IMRT and FIF plan. All IMRT plans passed the patient-specific quality assurance tests from the 2D diode array measurements (MatriXX Evolution System, IBA Dosimetry, Germany). Results: The results showed that the dose distribution to the target volumes of IMRT plans was better than FIF plans, while the dose (mean or max dose) to the OAR was significantly lower than FIF plan, respectively. IMRT and FIF resulted in planning target volume coverage with mean dose of 71·32 ± 0·76 and 73·12 ± 0·62 Gy, respectively, and HI values of 0·08 ± 0·01 (IMRT) and 0·19 ± 0·06 (FIF). The CI for IMRT was 0·98 ± 0·01 and FIF was 0·97 ± 0·01. For the spinal cord tolerance (maximum dose < 45 Gy), IMRT resulted in 39·85 ± 2·04 Gy compared to 41·37 ± 2·42 Gy for FIF. In addition, the mean doses to the parotid grand were 27·27 ± 7·48 and 48·68 ± 1·62 Gy for the IMRT and FIF plans, respectively. Significantly more MUs were required in IMRT plans than FIF plans (on average, 846 ± 100 MU in IMRT and 467 ± 41 MU in FIF). Conclusions: It is concluded that the IMRT technique could provide a better plan dosimetry than the FIF technique for head-and-neck patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».