Monte Carlo investigation of dose distribution of uniformly and non‐uniformly loaded standard and notched eye plaques
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the effect of using non-uniform loading and notched plaques on dose distribution for eye plaques. Using EGSnrc Monte Carlo (MC) simulations, we investigate eye plaque dose distributions in water and in an anatomically representative eye phantom. Simulations were performed in accordance with TG43 formalism and compared against full MC simulations which account for inter-seed and inhomogeneity effects. For standard plaque configurations, uniformly and non-uniformly loaded plaque dose distributions in water showed virtually no difference between each other. For standard plaque, the MC calculated dose distribution in planes parallel to the plaque is narrower than the TG43 calculation due to attenuation at the periphery of the plaque by the modulay. MC calculated the dose behind the plaque is fully attenuated. Similar results were found for the notched plaque, with asymmetric attenuation along the plane of the notch. Cumulative dose volume histograms showed significant reductions in the calculated MC doses for both tumor and eye structures, compared to TG43 calculations. The effect was most pronounced for the notch plaque where the MC dose to the optic nerve was greatly attenuated by the modulay surrounding the optic nerve compared to the TG43. Thus, a reduction of optic nerve D95% from 14 to 0.2 Gy was observed, when comparing the TG43 calculation to the MC result. The tumor D95% reduced from 89.2 to 79.95 Gy for TG43 and MC calculations, respectively. TG43 calculations overestimate the absolute dose and the lateral dose distribution of both standard and notched eye plaques, leading to the dose overestimation for the target and organs at risk. The dose matching along the central axis for the non-uniformly loaded plaques to that of uniformly loaded ones was found to be sufficient for providing comparable coverage and can be clinically used in eye-cancer-busy centers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».