Total body irradiation: A transition from a Co‐60 treatment unit to an IMRT lateral‐field extended‐SAD technique
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this work was to detail our center's experience in transitioning from a Co-60 treatment technique to an intensity modulated radiation therapy (IMRT) based lateral-field extended source-to-axis distance (e-SAD) technique for total body irradiation (TBI). MATERIALS AND METHODS: An existing beam model in RayStation v.10A was validated for the use of e-SAD TBI treatments. Data were acquired with an Elekta Synergy linear accelerator (LINAC) at an extended source-to-surface distance of 365 cm with an 18 MV beam. Beam model validation measurements included percentage depth dose (PDD), profile data, surface dose, build-up region and transmission measurements. End-to-end testing was carried out using an anthropomorphic phantom. Treatments were performed in a supine position in a whole-body Vac-Lok at an e-SAD of 400 cm with a beam spoiler 10 cm from the couch. Planning was achieved using IMRT, where multi-leaf collimators were used to modulate the beam and shield the organs at risk. Beam's eye view projection images were used for in-room patient positioning and in-vivo dosimetry was performed for every treatment. RESULTS: The percent difference between the measured and calculated PDD and profiles was less than 2% at all locations. Surface dose was 83.8% of the maximum dose with the beam spoiler at a 10 cm distance from the phantom. The largest percent difference between the treatment planning system (TPS) and measured data within the anthropomorphic phantom was approximately 2%. In-vivo dosimetry measurements yielded results within the 5% institutional threshold. CONCLUSION: In 2022, 17 patients were successfully treated using the new IMRT-based lateral-field e-SAD TBI technique. The resulting clinical plans respected the institutional standard. The commissioning process, as well as the treatment planning and delivery aspects were described in this work with the intention of supporting other clinics in implementing this treatment method.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».