SU‐GG‐T‐326: A Fast Monte Carlo Code for Proton Transport in Radiation Therapy Based On Pre‐Calculated Tracks From MCNPX
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This work extends Pre‐calculated Monte Carlo (PMC), successfully developed for electrons to protons. PMC uses pre‐calculated tracks for each material in the simulation and applies these to heterogeneous geometries such as CT‐data. Method and Materials: The tracks of 10000 primary protons are generated in the middle of a large homogenous material for various energies using MCNPX. The proton range was 20, 40,…100, 110, …200 MeV with ECUT=200 keV. The ptrac routine of MCNPX writes the various events of each particle in a particular format. An in‐house Fortran code was developed to read and extract the position, direction, energy and deposited energy of a particle in each step from the ptrac file. Unlike electron and photons, protons produce many different secondary particles such as neutrons, deuterons, tritons, alphas, secondary protons, etc and they are handled in three categories: 1‐Secondary protons: treated like a primary protons and transported using a track picked up from pre‐calculated tracks; 2‐ Neutrons: The energy of the neutron are deposited far from the initial point and neglected. 3‐ All other secondaries: Since other secondaries have a very short range their energy is deposited locally. Results and Discussion: The size of the pre‐calculated data for each material is about 100 Mb. The performance of the code is evaluated in various homogeneous and in‐homogeneous phantoms. In comparison of the code with MCNPX as the reference the difference is generally between 2–5% and it runs 200 times faster than MCNPX. For electron transport the code runs 40–60 times faster than EGSnrc.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».