Robustness of three external beam treatment techniques against inter‐fractional positional variations of the metal port in breast tissue expanders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Temporary breast tissue expanders contain a metal port that varies in position throughout the course of radiation treatments. The purpose of this study was to quantify the robustness of the three most common external beam treatment techniques (tangential three‐dimensional conformal radiation therapy [3DCRT], volumetric modulated arc therapy [VMAT], and helical tomotherapy) against our measured inter‐fractional positional variations of the port. Methods For eight breast cases, a clinical plan was created for each of the three techniques. The dosimetric effect of our previously measured inter‐fractional port errors was evaluated for two classes of error: internal port errors (IPEs) and patient registration errors (PREs). For both classes of error, daily variable and systematic errors were modeled, and their cumulative effects were compared against the originally planned doses. Results For systematic IPE, the 1%–99% range in point dose differences inside a 5‐mm target abutting the implant was the highest for tangential 3DCRT, and it was within 6% and 9% when calculated with Monte Carlo and collapsed cone calculation engines, respectively. Daily variable PRE resulted in mean changes of −3.0% and −3.5% to V 100%Rx of the target for VMAT and tomotherapy, respectively. For nearby organs, daily variable PRE resulted in changes to V 20Gy of the ipsilateral lung of less than 2% in all three techniques, while V 5Gy of the heart increased by as much as 6% in VMAT and 10% in tomotherapy. Conclusions When IPEs were modeled, dose variability was the largest in tangential 3DCRT, leading to areas of underdosage in the shadow of the port. When PREs were modeled, the target coverage and nearby organs were affected the most in VMAT and helical tomotherapy. In reality, port positional errors result from a combination of IPE and PRE, suggesting that VMAT and tomotherapy are more robust when patient registration errors are minimized, despite the presence of IPE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».