Position‐probability‐sampled Monte Carlo calculation of VMAT, 3DCRT, step‐shoot IMRT, and helical tomotherapy dose distributions using BEAMnrc/DOSXYZnrc
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The commercial release of volumetric modulated arc therapy techniques using a conventional linear accelerator and the growing number of helical tomotherapy users have triggered renewed interest in dose verification methods, and also in tools for exploring the impact of machine tolerance and patient motion on dose distributions without the need to approximate time-varying parameters such as gantry position, MLC leaf motion, or patient motion. To this end we have developed a Monte Carlo-based calculation method capable of simulating a wide variety of treatment techniques without the need to resort to discretization approximations. METHODS: The ability to perform complete position-probability-sampled Monte Carlo dose calculations was implemented in the BEAMnrc/DOSXZYnrc user codes of EGSnrc. The method includes full accelerator head simulations of our tomotherapy and Elekta linacs, and a realistic representation of continous motion via the sampling of a time variable. The functionality of this algorithm was tested via comparisons with both measurements and treatment planning dose distributions for four types of treatment techniques: 3D conformal, step-shoot intensity modulated radiation therapy, helical tomotherapy, and volumetric modulated are therapy. RESULTS: For static fields, the absolute dose agreement between the EGSnrc Monte Carlo calculations and measurements is within 2%/1 mm. Absolute dose agreement between Monte Carlo calculations and treatment planning system for the four different treatment techniques is within 3%/3 mm. Discrepancies with the tomotherapy TPS on the order of 10%/5 mm were observed for the extreme example of a small target located 15 cm off-axis and planned with a low modulation factor. The increase in simulation time associated with using position-probability sampling, as opposed to the discretization approach, was less than 2% in most cases. CONCLUSIONS: A single Monte Carlo simulation method can be used to calculate patient dose distribution for various types of treatment techniques delivered with either tomotherapy or a conventional linac. The method simplifies the simulation process, improves dose calculation accuracy, and involves an acceptably small change in computation time.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».