A combined dose calculation and verification method for a small animal precision irradiator based on onboard imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Novel small animal precision microirradiators (micro-IR) are becoming available for preclinical use and are often equipped with onboard imaging (OBI) devices. We investigated the use of OBI as a means to infer the accuracy of the delivered treatment plan. METHODS: Monte Carlo modeling of the micro-IR including an elliptical Gaussian electron beam incident on the x-ray tube was used to score dose and to continue photon transport to the plane of the OBI device. A model of the OBI detector response was used to generate simulated onboard images. Experimental OBI was performed at 225 kVp, gain∕offset and scatter-glare were corrected. Simulated and experimentally obtained onboard images of phantoms and a mouse specimen were compared for a range of photon beam sizes from 2.5 cm down to 0.1 cm. RESULTS: Simulated OBI can be used in small animal radiotherapy to determine if a treatment plan was delivered according to the prescription within an uncertainty of 5% for beams as small as 4 mm in diameter. For collimated beams smaller than 4 mm, beam profile differences remain primarily in the penumbra region of the smallest beams, which may be tolerable for specific preclinical micro-IR investigations. CONCLUSIONS: Comparing simulated to acquired OBI during small animal treatment radiotherapy represents a useful treatment delivery tool.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».