Efficient photon beam dose calculations using DOSXYZnrc with BEAMnrc
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the efficiencies of doses calculated using DOSXYZnrc for 18 MV (10 X 10 cm2 field size) and 6 MV (10 X 10 cm2 and 20 X 20 cm2 field sizes) photon beams simulated using BEAMnrc. Both phase-space sources and full BEAMnrc simulation sources are used in the DOSXYZnrc calculations. BEAMnrc simulation sources consist of a BEAMnrc accelerator simulation compiled as a shared library and run by the user code (DOSXYZnrc in this case) to generate source particles. Their main advantage is in eliminating the need to store intermediate phase-space files. In addition, the efficiency improvements due to photon splitting and particle recycling in the DOSXYZnrc simulation are examined. It is found that photon splitting increases dose calculation efficiency by a factor of up to 6.5, depending on beam energy, field size, voxel size, and the type of secondary collimation used in the BEAMnrc simulation (multileaf collimator vs photon jaws). The optimum efficiency with photon splitting is approximately 55% higher than that with particle recycling, indicating that, while most of the gain is due to time saved by reusing source particle data, there is significant gain due to the uniform distribution of interaction sites and faster DOSXYZnrc simulation time when photon splitting is employed. Use of optimized directional bremsstrahlung splitting in the BEAMnrc simulation sources increases the efficiency of photon beam simulations sufficiently that the peak efficiencies (i.e., with optimum setting of the photon splitting number) of DOSXYZnrc simulations using these sources are only 3-13% lower than those with phase-space file sources. This points towards eliminating the need for storing intermediate phase-space files.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle