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Enregistrement W1984184590 · doi:10.1088/0031-9155/50/5/005

Development of a Monte Carlo model for the Brainlab microMLC

2005· article· en· W1984184590 sur OpenAlexaff
Jason Bélec, Horacio Patrocinio, Frank Verhaegen

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodImaging phantomMultileaf collimatorLinear particle acceleratorCollimatorPhysicsOpticsComputational physicsBeam (structure)RadiosurgeryMaterials scienceNuclear medicineMathematicsRadiation therapyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stereotactic radiosurgery with several static conformal beams shaped by a micro multileaf collimator (microMLC) is used to treat small irregularly shaped brain lesions. Our goal is to perform Monte Carlo calculations of dose distributions for certain treatment plans as a verification tool. A dedicated microMLC component module for the BEAMnrc code was developed as part of this project and was incorporated in a model of the Varian CL2300 linear accelerator 6 MV photon beam. As an initial validation of the code, the leaf geometry was visualized by tracing particles through the component module and recording their position each time a leaf boundary was crossed. The leaf dimensions were measured and the leaf material density and interleaf air gap were chosen to match the simulated leaf leakage profiles with film measurements in a solid water phantom. A comparison between Monte Carlo calculations and measurements (diode, radiographic film) was performed for square and irregularly shaped fields incident on flat and homogeneous water phantoms. Results show that Monte Carlo calculations agree with measured dose distributions to within 2% and/or 1 mm except for field size smaller than 1.2 cm diameter where agreement is within 5% due to uncertainties in measured output factors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations46
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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