TU‐G‐BRA‐01: 4D Monte Carlo Simulations of Beam and Patient Motion Using EGSnrc/BEAMnrc
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop a 4D Monte Carlo method that simulates continuous beam and patient motion using the EGSnrc Monte Carlo code. Methods: The simulation method links the collimator and gantry settings on a particle‐by‐particle basis to the respiratory phase of the patient at which it is delivered. This synchronization was achieved by implementing two novel particle sources into the defDOSXYZnrc Monte Carlo code which calculates dose in a deforming patient geometry. Validation in a virtual lung phantom was performed for static and tracking beam scenarios. Dose delivery of a RapidArc plan on a commercial dynamic thorax phantom was simulated using RPM and linac log files from the plan delivery. The effects of interplay between the beam and phantom motion were quantified by performing simulations with and without motion synchronization. Results: Simulations in the virtual phantom demonstrate recovery of the static dose profile when the MLC sequence tracks the tumor motion. Simulations of the RapidArc plan delivery showed dose variations of up to 9% of the prescribed dose between plans calculated with and without interplay effects. Conclusions: A 4D Monte Carlo method for EGSnrc has been developed which can calculate dose for combined beam and patient motion. Unlike discretized approaches, this method can calculate the dose distribution in a single simulation. Using treatment log files, this tool can reconstruct the dose actually delivered to a patient, accounting for respiratory motion and interplay effects.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».