Dosimetric analysis of beam number variations in IMRT for head-and-neck, breast, and pelvic cancers using Halcyon
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».