MO‐B‐105‐01: Successes and Challenges Associated with Monte Carlo Treatment Planning in the Clinic
Notice bibliographique
Résumé
The availability of Monte Carlo (MC)‐based codes optimized for photon and electron beams in patient‐specific geometries has enabled the use of MC‐based dose calculations for radiotherapy treatment planning in the routine clinical setting. These codes have made it possible to perform MC‐based photon and electron beam dose calculations within minutes on typical treatment planning computational platforms. As efficient and accurate MC codes become more widely utilized in the clinic, it is important that strategies and paradigms for clinical commissioning and implementation of these systems be formulated and discussed. This lecture will focus on such strategies, challenges and successes associated with the use of MC‐based dose calculations for external photon and electron beam therapy in the clinic. Learning Objectives: 1. To provide an educational review of the physics of the MC method including discussion of the approaches used for coupled photon and electron transport. 2. To discuss currently available MC‐based photon and electron algorithms fast enough for clinical implementation. 3. To describe the development of beam models for photon and electron beam treatment planning. 4. To discuss the factors associated with MC dose calculation within the patient‐specific geometry, such as statistical uncertainties, CT‐number to material density assignments, and reporting of dose‐to‐medium versus dose‐to‐water. 5. To review paradigms and approaches for commissioning and experimental verification of MC‐based photon and electron beam dose calculation algorithms. 6. To summarize the approaches being used in evaluating the clinical impact of MC‐based photon dose calculations and the associated issues. NIH/NCI R01 CA106770; Varian Medical Systems, Palo Alto, CA
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».