Improved peripheral dose calculation accuracy for a small MLC field brought by the latest commercial treatment planning system
Notice bibliographique
Résumé
A recently released Pinnacle treatment planning system software, v7.4f includes some new physics features such as modeling of the rounded multi-leaf collimator (MLC) leaf ends and the tongue-and-groove structure between leaves. In this study, the above physics modeling improvements were verified by comparing the peripheral dose profiles for the small MLC fields calculated by the new Pinnacle v7.4f and the old Pinnacle v6.2b with those obtained from measurements experimentally. Three test MLC fields with different jaw sizes were prepared, and specific dose profiles (along cross-line, in-line and diagonal axis) at different depths were measured using a Varian 21 EX linear accelerator with 120-leaf Millennium MLC, big scanning water tank and photon diode. Estimated dose profiles for the test fields were calculated using Pinnacle v6.2b and v7.4f. By comparing the measured and calculated results, it was found that both v6.2b and v7.4f performed well in calculating the cross-line (along the gap between the longitudinal lengths of two leaves) and diagonal axis dose profiles at different depths. However, v7.4f gave calculated dose values closer to the measured field for in-line (gap between junctions of two rounded leaf ends) axis dose profiles at different depths. For the shape of the profile along the in-line axis, v7.4f calculated a flat “platform” dose profile of about 34.3% (inter-bank leakage) at depth d max> beyond the MLC field edge using a clinical dose grid size of 0.4×0.4×0.4cm3, compared to the “zigzag” dose profile varying between 35.4% and 42.1% measured using the water tank and diode. However, both Pinnacle v6.2b and v7.4f calculated the percentage depth dose for the test fields well compared to the measurements.
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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 | 0,001 |
| 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 ».