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Enregistrement W1987986473 · doi:10.1118/1.4889534

TH‐A‐19A‐01: An Open Source Software for Proton Treatment Planning in Heterogeneous Medium

2014· article· en· W1987986473 sur OpenAlexaff
M. Desplanques, K Wang, J. Phillips, G Gueorguiev, G. Baroni, G Sharp

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSobpProton therapyPencil (optics)ProtonRadiation treatment planningBragg peakDosimetrySoftwareComputer scienceMedical physicsBeam (structure)PhysicsComputational scienceNuclear medicineOpticsRadiation therapyNuclear physicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Due to its success in Radiation Oncology during the last decade, interest in proton therapy is on the rise. Unfortunately, despite the global enthusiasm in the field, there is presently no free, multiplatform and customizable Treatment Planning System (TPS) providing proton dose distributions in heterogenous medium. This restricts substantially the progress of clinical research for groups without access to a commercial Proton TPS. The latest implementation of our pencil beam dose calculation algorithm for proton beams within the 3D Slicer open‐source environment fulfills all the conditions described above. Methods: The core dose calculation algorithm is based on the Hong algorithm (1), which was upgraded with the Kanematsu theory describing the evolution of the lateral scattering of proton beamlets in heterogeneous medium. This algorithm deals with both mono‐energetic beams and Spread Out Bragg Peak (SOBP). In order to be user‐friendly, we provide a graphical user interface implemented with the Qt libraries, and visualization with the 3D Slicer medical image analysis software. Two different pencil beam algorithms were developed, and the clinical proton beam line at our facility was modeled. Results: The dose distributions provided by our algorithms were compared to dose distributions coming from both commercialized XiO TPS and literature (dose measurements, GEANT4 and MCNPx) and turned out to be in a good agreement, with maximum dose discrepancies of 5% in homogeneous phantoms and 10% in heterogeneous phantoms. The algorithm of SOBP creation from an optimized weigthing of mono‐energetic beams results in flat SOBP. Conclusion: We hope that our efforts in implementing this new, open‐source proton TPS will help the research groups to have a free access to a useful, reliable proton dose calculation software.(1) L. Hong et al., A pencil beam algorithm for proton dose calculations, Phys. Med. Biol. 41 (1996) 1305–1330. This project is paid for by NCI/MGH Federal share as a research grant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,017

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,306 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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