Treatment planning with a 2.5 MV photon beam for radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The shallow depth of maximum dose and higher dose fall-off gradient of a 2.5 MV beam along the central axis that is available for imaging on linear accelerators is investigated for treatment of shallow tumors and sparing the organs at risk (OARs) beyond it. In addition, the 2.5 MV beam has an energy bridging the gap between kilo-voltage (kV) and mega-voltage (MV) beams for applications of dose enhancement with high atomic number (Z) nanoparticles. METHODS: We have commissioned and utilized a MATLAB-based, open-source treatment planning software (TPS), matRad, for intensity-modulated radiation therapy (IMRT) dose calculations. Treatment plans for prostate, liver, and head and neck (H&N), nasal cavity, two orbit cases, and glioblastoma multiforme (GBM) were performed and compared to a conventional 6 MV beam. Additional Monte Carlo calculations were also used for benchmarking the central axis dose. RESULTS: Both beams had similar planning target volume (PTV) dose coverage for all cases. However, the 2.5 MV beam deposited 6%-19% less integral doses to the nasal cavity, orbit, and GBM cases than 6 MV photons. The mean dose to the heart in the liver plan was 10.5% lower for 2.5 MV beam. The difference between the doses to OARs of H&N for two beams was under 3%. Brain mean dose, brainstem, and optic chiasm max doses were, respectively, 7.5%-14.9%, 2.2%-8.1%, and 2.5%-19.0% lower for the 2.5 MV beam in the nasal cavity, orbit, and GBM plans. CONCLUSIONS: This study demonstrates that the 2.5 MV beam can produce clinically relevant treatment plans, motivating future efforts for design of single-energy LINACs. Such a machine will be capable of producing beams at this energy beneficial for low- and middle-income countries, and investigations on dose enhancement from high-Z nanoparticles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».