On the use of an analytic source model for dose calculations in precision image-guided small animal radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Precision image-guided small animal radiotherapy is rapidly advancing through the use of dedicated micro-irradiation devices. However, precise modeling of these devices in model-based dose-calculation algorithms such as Monte Carlo (MC) simulations continue to present challenges due to a combination of very small beams, low mechanical tolerances on beam collimation, positioning and long calculation times. The specific intent of this investigation is to introduce and demonstrate the viability of a fast analytical source model (AM) for use in either investigating improvements in collimator design or for use in faster dose calculations. MC models using BEAMnrc were developed for circular and square fields sizes from 1 to 25 mm in diameter (or side) that incorporated the intensity distribution of the focal spot modeled after an experimental pinhole image. These MC models were used to generate phase space files (PSFMC) at the exit of the collimators. An AM was developed that included the intensity distribution of the focal spot, a pre-calculated x-ray spectrum, and the collimator-specific entrance and exit apertures. The AM was used to generate photon fluence intensity distributions (ΦAM) and PSFAM containing photons radiating at angles according to the focal spot intensity distribution. MC dose calculations using DOSXYZnrc in a water and mouse phantom differing only by source used (PSFMC versus PSFAM) were found to agree within 7% and 4% for the smallest 1 and 2 mm collimator, respectively, and within 1% for all other field sizes based on depth dose profiles. PSF generation times were approximately 1200 times faster for the smallest beam and 19 times faster for the largest beam. The influence of the focal spot intensity distribution on output and on beam shape was quantified and found to play a significant role in calculated dose distributions. Beam profile differences due to collimator alignment were found in both small and large collimators sensitive to shifts of 1 mm with respect to the central axis.
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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 | 0,000 | 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 ».