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Enregistrement W1994706189 · doi:10.1118/1.4905041

A deterministic solution of the first order linear Boltzmann transport equation in the presence of external magnetic fields

2015· article· en· W1994706189 sur OpenAlexfundno aff
Amir Keyvanloo, Oleg N. Vassiliev, B. G. Fallone

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaAlberta Cancer Foundation
Mots-clésMonte Carlo methodPhysicsBoltzmann equationImaging phantomDosimetryMagnetic fieldDiscretizationComputational physicsLeverage (statistics)Statistical physicsApplied mathematicsComputer scienceMathematicsMathematical analysisOpticsQuantum mechanicsNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Accurate radiotherapy dose calculation algorithms are essential to any successful radiotherapy program, considering the high level of dose conformity and modulation in many of today's treatment plans. As technology continues to progress, such as is the case with novel MRI-guided radiotherapy systems, the necessity for dose calculation algorithms to accurately predict delivered dose in increasingly challenging scenarios is vital. To this end, a novel deterministic solution has been developed to the first order linear Boltzmann transport equation which accurately calculates x-ray based radiotherapy doses in the presence of magnetic fields. METHODS: The deterministic formalism discussed here with the inclusion of magnetic fields is outlined mathematically using a discrete ordinates angular discretization in an attempt to leverage existing deterministic codes. It is compared against the EGSnrc Monte Carlo code, utilizing the emf_macros addition which calculates the effects of electromagnetic fields. This comparison is performed in an inhomogeneous phantom that was designed to present a challenging calculation for deterministic calculations in 0, 0.6, and 3 T magnetic fields oriented parallel and perpendicular to the radiation beam. The accuracy of the formalism discussed here against Monte Carlo was evaluated with a gamma comparison using a standard 2%/2 mm and a more stringent 1%/1 mm criterion for a standard reference 10 × 10 cm(2) field as well as a smaller 2 × 2 cm(2) field. RESULTS: Greater than 99.8% (94.8%) of all points analyzed passed a 2%/2 mm (1%/1 mm) gamma criterion for all magnetic field strengths and orientations investigated. All dosimetric changes resulting from the inclusion of magnetic fields were accurately calculated using the deterministic formalism. However, despite the algorithm's high degree of accuracy, it is noticed that this formalism was not unconditionally stable using a discrete ordinate angular discretization. CONCLUSIONS: The feasibility of including magnetic field effects in a deterministic solution to the first order linear Boltzmann transport equation is shown. The results show a high degree of accuracy when compared against Monte Carlo calculations in all magnetic field strengths and orientations tested.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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