Sci-Thur AM: Planning - 08: Validation of a commercial Monte Carlo code used for stereotactic radiosurgery and stereotactic body radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Our project consisted of validating the BrainLab iPlan Monte Carlo algorithm, used in conjunction with the stereotactic radiosurgery (SRS) mode of the Varian Novalis TX linear accelerator, for clinical use. Our approach was to "benchmark" the iPlan algorithm by comparing dose distributions with those obtained using a BEAMnrc model of the Novalis SRS mode. The BEAMnrc model was obtained by modifying an existing accelerator model to include the SRS flattening filter and source characteristics of the Novalis TX, and by reprogramming a component module to model the high definition 120-leaf multi-leaf collimator. The free parameters of interleaf air gap and leaf density were adjusted by matching to interleaf leakage profiles measured with EBT2 film. The BEAMnrc model was used to perform comparisons of depth dose curves and planar distributions for fields in homogeneous and heterogeneous slab phantoms between both MC codes and film. The source parameters of electron beam energy, size and angular spread were determined to be 6.6 MeV, 0.7 mm and 0.8 mm (cross and in-plane), and 1.27°, respectively. Comparisons between iPlan and EGSnrc MC codes show agreement within 2% for PDD curves, and a high pass rate (>98%) on gamma analysis (3%/3mm) for planar distributions, when the scored quantity is dose to medium. Discrepancies between both MC codes and film measurements were seen near bone inhomogeneities, where the film trend agrees somewhat with iPlan MC reporting dose-to-water. Further work is being performed to understand these differences and how film is used to measure dose near bone.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,010 | 0,002 |
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 ».