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Enregistrement W4413122156 · doi:10.1101/2025.08.02.25332864

Precise dose verification in proton therapy using Positron Emission Tomography

2025· preprint· en· W4413122156 sur OpenAlexaff
Marcin Balcerzyk, Marta Freire, Rubén Fernández de la Rosa, Miguel A. Pozo, Rhodri Smith, G. Sanchez-Merino, Antonio J. González

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPositron emission tomographyProton therapyImaging phantomNuclear medicineLyso-PositronProtonIn vivoPositron emissionRadiation therapyMaterials sciencePhysicsMedicineDetectorNuclear physicsRadiologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Proton and ion therapy have gained significant importance in radiation therapy cancer treatment due to their favorable dose distribution and tissue-sparing properties. In conventional gamma radiation therapy some methods of in vivo dose verification are possible with current medical devices. Proton and ion therapy dose verification is limited, mainly using PET for particle range. Prompt gamma methods offer low spatial resolution. This study presents initial results for in-vivo dose verification with PET imaging of F-18 during proton therapy. Although the activity concentration of F-18 generated by typical clinical doses (several Gy) is low, PET imaging performed approximately one hour post-irradiation yields sufficient image quality to derive dose-volume histograms (DVH), enabling spatial dose verification. Purpose To verify the applied dose in proton therapy in vivo using Positron Emission Tomography with millimetric precision. Materials and Methods We simulated proton treatment in a brain phantom using Gate and RayStation platforms to assess the production of several positron emitting isotopes. We focused on the production of fluorine-18 (F-18), given its low positron energy, which enables accurate reproduction of the dose distribution. To evaluate the detectability of the anticipated low activity concentrations (on the order of a few Bq/mL) following a 3 Gy proton irradiation, we tested three PET systems: two preclinical scanners based on LYSO detectors and one clinical scanner based on BGO crystals. Finally, we have analyzed the dose-volume histograms for simulated and measured dose and activity distributions and compared them with the planned ones. Results F-18 PET imaging in proton therapy correlates with delivered dose within 5% error and matches the planned dose fall-off edge within 1 mm, enabling accurate and precise in vivo dose verification. Conclusion The dose verification in proton therapy using F-18 Positron Emission Tomography allows higher precision of dose than other positron emitters like C-11, N-12 or O-15. 1 Key Results Key Results: In proton therapy, in-vivo F-18 production correlates with the deposited dose in the patient with a 5% margin of error. The leading-edge position of the F-18 activity distribution agrees with the planned dose fall off within 1 mm. Furthermore, the feasibility of detecting low activity concentrations typical of proton therapy (Bq/ml range) has been demonstrated using both preclinical and clinical PET scanners. 2 Required Summary Statement In proton therapy the delivered dose to the patient can be measured in vivo using Positron Emission Tomography by imaging the production of F-18 isotope, achieving millimetric spatial accuracy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,302 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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