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Enregistrement W1982156835 · doi:10.1118/1.2761193

MO‐A‐BRB‐01: Review of the AAPM TG‐105

2007· article· en· W1982156835 sur OpenAlexaff
I Chetty, DWO Rogers

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation treatment planningVariance reductionComputer scienceMedical physicsProcess (computing)DosimetryMonte Carlo methodRadiation therapyNuclear medicinePhysicsMedicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite its proven accuracy and the potential for improved dose distributions to influence treatment outcomes, the long calculation times previously associated with MC simulation rendered this method impractical for routine clinical treatment planning. However, the development of faster codes optimized for radiotherapy calculations and improvements in computer processor technology have substantially reduced calculation times to, in some instances, within minutes on a single processor. Several commercial vendors have released or are currently in the process of releasing MC algorithms for photon and/or electron beam treatment planning. Consequently, the accessibility and use of MC treatment planning algorithms may well become widespread in the radiotherapy community. With MC simulation, dose is computed stochastically using first principles; this method is therefore quite different from conventional dose algorithms. Issues such as statistical uncertainties, the use of variance reduction techniques, the ability to account for geometric details in the accelerator treatment head simulation, and other features, are all unique components of a MC treatment planning algorithm. Successful implementation by the clinical physicist of such a system will require an understanding of the basic principles of MC techniques. Educational Objectives: 1. To provide an educational review of the physics of the MC including discussion of methods used for coupled photon and electron transport. 2. To review the methods used to improve the simulation efficiency. 3. To briefly review the vendor transport codes currently used for clinical treatment planning. 4. To describe the development of treatment head models for clinical treatment planning. 5. To discuss the factors associated with MC dose calculation within the patient‐specific geometry, such as statistical uncertainties, CT‐to‐material, and reporting of dose‐to‐medium versus dose‐to‐water. 6. To discuss the issues associated with experimental verification of MC algorithms. 7. To briefly review the potential clinical implications of MC calculated dose distributions. 8. To provide example timing comparisons of the major vendor MC codes in the clinical setting.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,023

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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