Improved sub-milimeter range-verification method for proton therapy using a composite hadron tumour marker (HTM)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. The results of a follow-up experiment investigating a novel method for sub-milimetre range verification (RV) in proton therapy (PT) are presented. Approach. The method consists of implanting a hadron tumour marker (HTM) near the planned treatment volume, and measuring the γ-ray signals emitted as a result of activation by the proton beam. These signals are highly correlated with the energy of the beam impinging on the HTM and can provide an absolute measurement of the range of the beam relative to the position of the HTM, which is independent of any uncertainties in beam delivery. Main results. Three candidate HTM materials were identified and combined into a single composite HTM, which makes use of the strongest reaction in each material. The setup of the previous experiment was improved on by using high-purity germanium detectors to measure the γ-ray signal with a higher resolution than was previously achieved. A PMMA phantom was also used to simulate the γ-ray background from tissue activation. HTM RV using the data collected in this study yielded range measurements whose average deviation from the expected value was 0.13(22)mm. Significance. Range uncertainty in PT limits the prescribed treatment plan for cancer patients with large safety margins and constrains the direction of the proton beam in relation to any organ at risk. The sub-milimetre range uncertainty achieved in this study using HTM RV, if implemented clinically, would allow for a reduction in the size of safety margins, increasing the therapeutic window for PT.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».