Spatially fractionated radiotherapy with very high energy electron pencil beam scanning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. To evaluate spatially fractionated radiation therapy (SFRT) for very-high-energy electrons (VHEEs) delivered with pencil beam scanning. Approach. Radiochromic film was irradiated at the CERN linear electron accelerator for research using 194 MeV electrons with a step-and-shoot technique, moving films within a water tank. Peak-to-valley dose ratios (PVDRs), depths of convergence (PVDR ⩽ 1.1), peak doses, and valley doses assessed SFRT dose distribution quality. A Monte Carlo (MC) model of the pencil beams was developed using TOPAS and applied to a five-beam VHEE SFRT treatment for a canine glioma patient, compared to a clinical 6 MV VMAT plan. The plans were evaluated based on dose-volume histograms, mean dose, and maximum dose to the planning target volume (PTV) and organs at risks (OARs). Main results. Experimental PVDR values were maximized at 15.5 ± 0.1 at 12 mm depth for 5 mm spot spacing. A DOC of 76.5, 70.7, and 56.6 mm was found for 5, 4, and 3 mm beamlet spacings, respectively. MC simulations and experiments showed good agreement, with maximum relative dose differences of 2% in percentage depth dose curves and less than 3% in beam profiles. Simulated PVDR values reached 180 ± 4, potentially achievable with reduced leakage dose. VHEE SFRT plans for the canine glioma patient showed a decrease in mean dose (>16%) to OARs while increasing the PTV mean dose by up to 15%. Lowering beam energy enhanced PTV dose homogeneity and reduced OAR maximum doses. Significance. The presented work demonstrates that pencil beam scanning SFRT with VHEEs could treat deep-seated tumors such as head and neck cancer or lung lesions, though small beam size and leakage dose may limit the achievable PVDR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».