Mini-GRID radiotherapy on the CLEAR very-high-energy electron beamline: collimator optimization, film dosimetry, and Monte Carlo simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Spatially-fractionated radiotherapy (SFRT) delivered with a very-high-energy electron (VHEE) beam and a mini-GRID collimator was investigated to achieve synergistic normal tissue-sparing through spatial fractionation and the FLASH effect. Approach. A tungsten mini-GRID collimator for delivering VHEE SFRT was optimized using Monte Carlo (MC) simulations. Peak-to-valley dose ratios (PVDRs), depths of convergence (DoCs, PVDR ≤ 1.1), and peak and valley doses in a water phantom from a simulated 150 MeV VHEE source were evaluated. Collimator thickness, hole width, and septal width were varied to determine an optimal value for each parameter that maximized PVDR and DoC. The optimized collimator (20 mm thick rectangular prism with a 15 mm × 15 mm face with a 7 × 7 array of 0.5 mm holes separated by 1.1 mm septa) was 3D-printed and used for VHEE irradiations with the CERN linear electron accelerator for research beam. Open beam and mini-GRID irradiations were performed at 140, 175, and 200 MeV and dose was recorded with radiochromic films in a water tank. PVDR, central-axis (CAX) and valley dose rates and DoCs were evaluated. Main results. Films demonstrated peak and valley dose rates on the order of 100 s of MGy/s, which could promote FLASH-sparing effects. Across the three energies, PVDRs of 2–4 at 13 mm depth and DoCs between 39 and 47 mm were achieved. Open beam and mini-GRID MC simulations were run to replicate the film results at 200 MeV. For the mini-GRID irradiations, the film CAX dose was on average 15% higher, the film valley dose was 28% higher, and the film PVDR was 15% lower than calculated by MC. Significance. Ultimately, the PVDRs and DoCs were determined to be too low for a significant potential for SFRT tissue-sparing effects to be present, particularly at depth. Further beam delivery optimization and investigations of new means of spatial fractionation are warranted.
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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 ».