Development and validation of a BEAMnrc component module for accurate Monte Carlo modelling of the Varian dynamic Millennium multileaf collimator
Notice bibliographique
Résumé
A new component module (CM), designated DYNVMLC, was developed to fully model the geometry of the Varian Millennium 120 leaf collimator using the BEAMnrc Monte Carlo code. The model includes details such as the leaf driving screw hole, support railing groove and leaf tips. Further modifications also allow sampling of leaf sequence files to simulate the movement of the multileaf collimator (MLC) leaves during an intensity modulated radiation therapy (IMRT) delivery. As an initial validation of the code, the individual leaf geometries were visualized by tracing particles through the component module and recording their position each time a leaf boundary was crossed. A model of the Varian CL21EX linear accelerator 6 MV photon beam incorporating the new CM was built with the BEAMnrc user code. The leaf material density and abutting leaf air gap were chosen to match simulated leaf leakage profiles with film measurements in a solid water phantom. Simulated depth dose and off-axis profiles for a variety of MLC defined static fields agreed to within 2% with ion chamber and diode measurements in a water phantom. Simulated dose distributions for IMRT intensity patterns delivered using both static and dynamic techniques were found to agree with film measurements to within 4%. A comparison of interleaf leakage profiles for the new CM and an equivalent leaf model using the existing VARMLC CM demonstrated that the simplified geometry of VARMLC is not able to accurately predict the details of the MLC leakage for the 120 leaf collimator.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».