Validation of an electron Monte Carlo dose calculation algorithm in the presence of heterogeneities using EGSnrc and radiochromic film measurements
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to validate Eclipse's electron Monte Carlo algorithm (eMC) in heterogeneous phantoms using radiochromic films and EGSnrc as a reference Monte Carlo algorithm. Four heterogeneous phantoms are used in this study. Radiochromic films are inserted in these phantoms, including in heterogeneous media, and the measured relative dose distributions are compared to eMC calculations. Phantoms A, B, and C contain 1D heterogeneities, built with layers of lung- (phantom A) and bone- (phantoms B and C) equivalent materials sandwiched in Plastic Water. Phantom D is a thorax anthropomorphic phantom with 2D lung heterogeneities. Electron beams of 6, 9, 12 and 18 MeV from a Varian Clinac 2100 are delivered to these phantoms with a 10 × 10 cm2 applicator. Monte Carlo simulations with an independent algorithm (EGSnrc) are also used as a reference tool for two purposes: (1) as a second validation of the eMC dose calculations, and (2) to calculate the stopping power ratio between radiochromic films and bone medium, when dose is measured inside the heterogeneity. Percent depth dose (PDD) film measurements and eMC calculations agree within 2% or 3 mm for phantom A, and within 3% or 3 mm for phantoms B and C for almost all beam energies. One exception is observed with phantom B and the 6 MeV, where measured PDDs and those calculated with eMC differ by up to 4 mm. Gamma analysis of the measured and calculated 2D dose distributions in phantom D agree with criteria of 3%, 3mm for 9, 12, and 18 MeV beams, and criteria of 5%, 3 mm for the 6 MeV beam. Dose calculations in heterogeneous media with eMC agree within 3% or 3 mm with radiochromic film measurements. Six (6) MeV beams are not modeled as accurately as other beam energies. The eMC algorithm is suitable for clinical dose calculations involving lung and bone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».