Dosimetric Impact on the Flattening Filter and Addition of Gold Nanoparticles in Radiotherapy: A Monte Carlo Study on Depth Dose Using the 6 and 10 MV FFF Photon Beams
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This phantom study investigated through Monte Carlo simulation how the dose enhancement varied with depth, when gold nanoparticles (NPs) were added using the flattening filter-free (FFF) photon beams in gold NP-enhanced radiotherapy. METHOD: A phantom with materials varying from pure water to a mixture of water and gold NPs at different concentrations (3-40 mg/mL) were irradiated by the 6 and 10 MV flattening filter (FF) and FFF photon beams. Monte Carlo simulations were carried out to determine the depth doses along the central beam axis of the phantom up to a depth of 40 cm. The dose enhancement ratio (DER) and FFF enhancement ratio (FFFER) were calculated based on the Monte Carlo results. RESULTS: The DER values were found decreased with an increase of depth and increase of NP concentration in the phantom. For the maximum NP concentration of 40 mg/mL, the DER values decreased 6.9, 12, 4.6 and 7.2% at a phantom depth from 2 to 40 cm, using the 6 MV FF, 6 MV FFF, 10 MV FF and 10 MV FFF photon beams, respectively. The maximum DER values for the 6 MV beams were 1.08 (FF) and 1.14 (FFF), while those for the 10 MV beams were 1.04 (FF) and 1.07 (FFF). When the FF was removed from the linear accelerator head, the FFFER showed a more significant increase of dose enhancement for the 6 MV beams (1.057) than the 10 MV (1.031). CONCLUSION: From the DER and FFFER values based on the Monte Carlo results, it is concluded that the dose enhancement with depth was dependent on the NP and beam variables, namely, NP concentration, presence of FF in the beam and beam energy. Dose enhancement was more significant when using the lower photon beam energy (i.e., 6 MV), FFF photon beam and higher NP concentration in the study.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».