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Enregistrement W4408911741 · doi:10.1016/j.radphyschem.2025.112755

Dosimetric analysis of beam number variations in IMRT for head-and-neck, breast, and pelvic cancers using Halcyon

2025· article· en· W4408911741 sur OpenAlexaff
Luong Tien Phat, Mai Thi Thao, Tran Trung Kien, Dương Thanh Tài, Peter Sandwall, Abdelmoneim Sulieman, Nissren Tamam, James C. L. Chow

Notice bibliographique

RevueRadiation Physics and Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesPrincess Nourah Bint Abdulrahman University
Mots-clésMedicineHead and neckNuclear medicineRadiologyOncologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the dosimetric effects of varying beam numbers (9, 11, and 13) in intensity-modulated radiation therapy (IMRT) using the Halcyon linear accelerator at ShingMark University Hospital. IMRT plans for 27 patients with head-and-neck, breast, and pelvic cancers were evaluated according to the RTOG 0615 protocol, focusing on Planning Target Volume (PTV) dose coverage, uniformity, maximum and minimum doses, and Organ-at-Risk (OAR) dose constraints. For breast cancer, the 11-beam plan improved PTV coverage (V50Gy: 97.9 ± 0.5 %) and reduced maximum dose compared to 9- and 13-beam plans, while the 13-beam plan lowered heart mean dose by up to 10.5 % in left breast cases. In pelvic cases, the 13-beam plan enhanced OAR sparing, reducing bowel V35Gy by 10.5 % compared to the 9-beam plan, with minimal PTV coverage differences (<0.2 %). For head-and-neck cancer, the 13-beam plan improved PTV D95 % and spared critical structures like the brainstem , though it increased doses to the chiasm and cochlea. Treatment time and Monitor Units rose with more beams, particularly for head-and-neck and pelvic cases, but remained minimal for breast cases. These findings suggest tailoring beam numbers to cancer type and clinical priorities, balancing dosimetric benefits with treatment efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,294
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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