Dual-Fields Rotational Total Skin Electron Therapy: Investigation and Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To present a protocol of a dual-field rotational (DFR) total skin electron therapy (TSET) and to provide an assessment of clinical implementation, dosimetry properties, and skin dose evaluation. Methods and Materials: The DFR-TSET combined the Stanford 6-field and McGill rotational methods. Dual 6 MeV electron beams in high dose total skin electron mode were used for DFR-TSET on a commercial linac. Beam profiles and dosimetric properties were measured using solid phantoms. The dose rate at expanded source-to-surface distance (SSD) was a combination of static rate and rotational rate. In vivo dosimetry of patient skin was performed on patients’ skin using film, metal oxide semiconductor field-effect transistors (MOSFET), and optically stimulated luminescent dosimeters (OSLD). Results: Dual field rotational total skin electron therapy exhibited good (≤±10%) uniformity in the beam profiles in the vertical direction at an extended SSD of 332 cm with a gantry angulation of ±20˚ deviated from the horizontal direction. In-vivo measurements confirmed acceptable uniformity of the patients’ total body surfaces and revealed anatomically self-blocked or shielded areas where underdosing occurred. Conclusions: The clinical implementation of DFR-TSET effectively utilizes the special mode on a linac. This technique provides short beam-on times, uniform dose distribution, large treatment field, and reduced dose of x-ray contamination to the patients. In-vivo measurements indicate satisfactory delivery and dose uniformity of the prescribed dose. Electron boost fields are recommended at normal SSDs to address underdosed areas.
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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 | 0,000 |
| 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 ».