MO‐FG‐303‐02: BEST IN PHYSICS (THERAPY): Cherenkov Emission Dosimetry: Feasibility for Electron Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate from first principles, corroborated by Monte Carlo simulations and experimental measurements, the feasibility of developing a relative Cherenkov emission (CE) dosimetry protocol for electron beam radiotherapy. Methods: Monte Carlo (MC) simulations of mono‐energetic electrons incident on water were carried out in Geant4. Percent depth Cherenkov emission (PDCE) and dose (PDD) distributions were scored for incidence energies of 4, 6, 9, 12, 15, and 18 MeV. PDCE‐to‐PDD analytical conversion models were developed from least‐squares data fits generated for PDD as a function of PDCE at the same depth and at different depths. Experimental techniques for validation of these models are examined. Results: Same‐depth PDD versus PDCE data fits indicate that although the relationship is linear to first order (correlation r > 0.9 for all energies), it is much more accurately approximated by separate linear and quadratic models for the build‐up and drop‐off regions, respectively (r > 0.999), which is theoretically underpinned. To understand the source of this relationship and its basis for developing robust conversion models, an approximate quadratic first‐principles model was derived and found in agreement with MC/measured data (20% deviation at worst). Conversely, data fits of PDD versus different‐depth PDCE unveiled a depth‐invariant effective point of measurement of 1.5–2.1 mm downstream with 4–18 MeV incidence, respectively (r > 0.999 in the drop‐off region). We present an analytical first‐principles justification for this shift. This method led to errors of <1% in drop‐off region PDD (<2% for PDD<20% with 4 MeV incidence) and <0.2 mm in practical range prediction. Conclusion: We present robust quantitative prediction models, derived from first‐principles and supported by simulation and measurement, for relative dose from Cherenkov emission by high‐energy electrons. This constitutes a major step towards development of protocols for routine clinical quality assurance as well as real‐time in vivo Cherenkov dosimetry in radiotherapy. The authors acknowledge partial support by Fonds de recherche du Quebec ‐ Nature et technologies (FRQNT), CREATE Medical Physics Research Training Network grant of the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), CREATE Integrated Sensor Systems grant of NSERC, the Canadian Institutes of Health Research (CIHR), and NSERC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».