Robust mixed electron‐photon radiation therapy planning for soft tissue sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mixed electron‐photon beam radiation therapy (MBRT) is an emerging technique in which external electron and photon beams are simultaneously optimized into a single treatment plan. MBRT exploits the steep dose falloff and high surface dose of electrons while maintaining target conformity by leveraging the sharp penumbra of photons. Purpose This study investigates the dosimetric benefits of MBRT for soft tissue sarcoma (STS) patients. Material and methods A retrospective cohort of 22 STS of the lower extremity treated with conventional photon‐based Volumetric Modulated Arc Therapy (VMAT) were replanned with MBRT. Both VMAT and MBRT treatments were planned on the Varian TrueBeam linac using the Millenium multi‐leaf collimator. No electron applicator, cutout or additional collimating devices were used for electron beams of MBRT plans. MBRT plans were optimized to use a combination of 6 MV photons and five electron energies (6, 9, 12, 16, 20 MeV) by a robust column generation algorithm. Electron beams in this study were planned at standard 100 cm source‐axis distance (SAD). The dose to the clinical target volume (CTV), bone, normal tissue strip and other organs‐at‐risk (OARs) were compared using a Wilcoxon signed‐rank test. Results As part of the original VMAT treatment, tissue‐equivalent bolus was required in 10 of the 22 patients. MBRT plans did not require bolus by virtue of the higher electron entrance dose. CTV coverage by the prescription dose was found to be clinically equivalent between plans of either modality: (MBRT) = 97.9 ± 0.2% versus (VMAT) = 98.1 ± 0.6% (p=0.34). Evaluating the absolute paired difference between doses to OARs in MBRT and VMAT plans, we observed lower to normal tissue in MBRT plans by 14.9 ± 3.2% (). Similarly, to bone was found to be decreased by 8.2 ± 4.0% () of the bone volume. Conclusion For STS with subcutaneous involvement, MBRT offers statistically significant sparing of OARs without sacrificing target coverage when compared to VMAT. MBRT plans are deliverable on conventional linacs without the use of electron applicators, shortened source‐to‐surface distance (SSD) or bolus. This study shows that MBRT is a logistically feasible technique with clear dosimetric benefits.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».