MO‐E‐T‐618‐05: Monte Carlo Study of the Effect of the Tissue Composition On the Dosimetric Data Used for Low Energy Photons
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Low energy photon isotopes like Iodine‐125 or Palladium‐103 are widely used for brachytherapy applications, as in the treatment of prostate, eye or very recently breast. The mean energy is approximately 30 keV for Iodine‐125 and 20 keV for Palladium‐103. In the vast majority of brachytherapy treatment planning the patient is still considered as an infinite water phantom. The real compositions of the tissues, the presence of heterogeneities or the real shape of the body are not taken into account. In this work we used Monte Carlo techniques to estimate the impact of those approximations on the calculations of the dose distributions in the patient. Method and Materials: The radial dose functions were calculated for IBt seeds using MCNP4C in different situations and in different materials including different body tissues whose compositions were taken from ICRU441. For these calculations, MCNP4C default cross section library was modified to match EPDL972. Results: The differences between radial dose functions calculated in muscle and in water can be as high as 15% at 5 cm for and 10% at 5 cm for . For breast tissue the comparison with water shows an underestimation of the radial function of up to 50% at 5 cm from a seed. The same calculations in lens tissue show on the contrary a good agreement with the radial dose function calculated in water. Moreover, due to photoelectric absorption, we show that the presence of even very limited amount of high Z elements as heterogeneities or as component of the tissue has an effect on the radial dose function and so on the dose distribution around the seeds. Conclusion: The real composition of the body tissues should not be neglected because of the large influence of high Z elements due to the high photoelectric cross section for low energy photons.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».