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Enregistrement W4401661855 · doi:10.1002/mp.17363

Dose perturbations at tissue interfaces during parallel linac‐MR treatments: The “Lateral Scatter Electron Return Effect” (LS‐ERE)

2024· article· en· W4401661855 sur OpenAlexaffabout
S Steciw, B. G. Fallone, Eugene Yip

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear particle acceleratorElectronPhysicsNuclear medicineDosimetryNuclear magnetic resonanceMedical imagingOpticsMedical physicsNuclear physicsBeam (structure)MedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Magnetic resonance (MR) imaging devices have been integrated with medical linear accelerators (linac) in radiation therapy. Both perpendicular linac-MR (LMR-B⊥) and parallel (LMR-B∥) systems exist, where due to the MR's magnetic field dose can be perturbed in the patient. Dose perturbations from the electron return effect (ERE) and electron streaming effects (ESEs) are present in LMR-B⊥ systems, where a dose collimating effect has been observed in LMR-B∥ systems . PURPOSE: To report on an asymmetric dose perturbation which is present at the interface between two different materials during treatment in parallel linac-MR (LMR-B∥) systems. To the best of our knowledge, these asymmetric dose effects, "Lateral Scattered Electron Return Effect" (LS-ERE) have not been previously reported. METHODS: BEAMnrc and EGSnrc Monte Carlo (MC) radiation transport codes were used with the EEMF macro to emulate a 6 FFF beam from the 0.5-T Alberta linac-MR (LMR). Simulations were performed at 0.5 and 1.5 T in several different phantom material-interface combinations and field sizes including from modulated MLC-like fields. MC simulations quantified LS-ERE in patient CT datasets for the head, breast, and lung. LS-ERE cancellation techniques were investigated. LS-ERE asymmetries were quantified by subtracting an antiparallel dose from the parallel dose, dividing by two and normalizing to the global 0-T maximum dose. GafChromic film measurements were made in the 0.5-T Alberta LMR-B∥ system using solid water at the water-air interface to validate MC simulations. ERE was simulated for an emulated LMR-B⊥ system and compared to LMR-B∥ dose perturbations. RESULTS: field at 0.5T/1.5T, the LS-ERE asymmetry is ≤±10.2%/8.5% at the tissue-air sinus interface for head, ≤±4.2%/5.3% at the spine-lung interface for the lung, and ≤±5.7%/4.9% at the skin-air interface for a breast tangent plan at 0.5T/1.5T. POP fields mostly remove LS-ERE asymmetries, with magnetic field reversal during treatment being the most effective method. Skin dose was investigated and compared to 0-T treatments for 0.5T/1.5T LMR-B∥ single field breast and head treatments. Including all dosimetric magnetic field perturbations, a 21%/24% and 22%/22% increase in skin dose to head and breast, respectively, was observed, of which LS-ERE is responsible for approximately 30% of the total. Measured LS-ERE asymmetries and dose enhancements at the water-air interface using GafChromic film were in excellent agreement with MC simulations. ERE in 1.5-T LMR-B⊥ systems are on average 5.5 times larger than total dose perturbations at 0.5 T in LMR-B∥ systems. CONCLUSION: LS-ERE is present at the interface between materials and awareness of LS-ERE is crucial for proper TPS evaluation for LMR-B∥ treatments, especially in areas where large tissue density gradients exist.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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