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Enregistrement W1981020690 · doi:10.1088/0031-9155/57/11/3273

ALGEBRA: ALgorithm for the heterogeneous dosimetry based on GEANT4 for BRAchytherapy

2012· article· en· W1981020690 sur OpenAlexaff
Hossein Afsharpour, Guillaume Landry, M DˈAmours, Shirin A. Enger, Brigitte Reniers, E Poon, JF Carrier, Frank Verhaegen, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensHôpital Notre-DameMcGill University Health CentreCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryBrachytherapyMonte Carlo methodComputer scienceDICOMMedical physicsAlgorithmNuclear medicineMathematicsPhysicsMedicineRadiation therapyArtificial intelligenceRadiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Task group 43 (TG43)-based dosimetry algorithms are efficient for brachytherapy dose calculation in water. However, human tissues have chemical compositions and densities different than water. Moreover, the mutual shielding effect of seeds on each other (interseed attenuation) is neglected in the TG43-based dosimetry platforms. The scientific community has expressed the need for an accurate dosimetry platform in brachytherapy. The purpose of this paper is to present ALGEBRA, a Monte Carlo platform for dosimetry in brachytherapy which is sufficiently fast and accurate for clinical and research purposes. ALGEBRA is based on the GEANT4 Monte Carlo code and is capable of handling the DICOM RT standard to recreate a virtual model of the treated site. Here, the performance of ALGEBRA is presented for the special case of LDR brachytherapy in permanent prostate and breast seed implants. However, the algorithm is also capable of handling other treatments such as HDR brachytherapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,012

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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