SU‐D‐BRB‐06: G4DBR: A Fast Geant4‐Based Monte Carlo Dosimetry Platform for Brachytherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To present, G4DBR, a fast Geant4‐based Monte Carlo (MC) dosimetry platform for brachytherapy. The special case of low dose rate (LDR) brachytherapy is considered here. Methods: Geant4 9.3 has been used for designing a new MC platform for calculating the dose distribution in brachytherapy called G4DBR. This code is capable of dealing with the DICOM RT format to build a virtual representation of each patient with the full multi‐seed configuration. The dose is scored both to medium and to water using track‐length estimator. The dose distributions are extracted in 3ddose format for visualization or to calculate the DVHs. Results: One prostate permanent 125I seed (PPSI) and one breast permanent 103Pd seed implant (BSPI) patient have been selected for evaluating the performance of G4DBR on a 2.93 GHz Intel Xeon Nehalem single core. Post‐implant dosimetry of those cases are performed in a 2 mm3 mesh for comparison with BrachyDose and MCPI. 45 seconds were required for G4DBR to reach a statistical uncertainty of 2% on PTV dose in PPSI. Note that for a similar precision, BrachyDose requires 30 seconds on 3 GHz Woodcrest (Thomson et al. Med. Phys. 2010) while MCPI needs 59 seconds on a single 2.4 GHz Pentium 4 CPU (Chibani et al. Med. Phys. 2005). G4DBR takes 114 seconds to attain a statistical uncertainty of less than 2% in the BPSI case. Conclusions: G4DBR is accurate and fast enough for clinical purposes. G4DBR is able to achieve good calculation speeds comparable with BrachyDose and MCPI. Indeed, a statistical uncertainty of less than 2% is attained in 45 seconds in a prostate case while 118 seconds were needed in BPSI to achieve 0.5% of uncertainty. Further developments will include the incorporation of high dose rate (HDR) dosimetry and a user‐friendly GUI for G4DBR.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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 ».