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Enregistrement W2007099533 · doi:10.1118/1.4815618

WE‐F‐105‐02: Fano Cavity Test of the Monte Carlo Codes GEANT4 and PENH for Proton Transport

2013· article· en· W2007099533 sur OpenAlexaff
Edmond Sterpin, J Sorriaux, S. Vynckier, Hugo Bouchard

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodFano planePhysicsProtonDosimetryProton therapyFluenceRadiation transportComputational physicsImaging phantomCharged particleNuclear physicsOpticsNuclear medicineMathematicsGeometryQuantum mechanicsIrradiationIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: In the scope of reference dosimetry of radiotherapy beams, Monte Carlo (MC) simulations are widely used to compute ionization chamber dose response accurately. Uncertainties related to the transport algorithm can be verified performing self‐consistency tests, e.g. the so‐called Fano cavity test. The Fano cavity test is based on the Fano theorem, which states that under charged particle equilibrium (CPE) conditions, the charged particle fluence is independent of the mass density of the media as long as the cross‐sections are uniform. Such tests have not been performed yet for MC codes simulating proton transport. The objectives of this communication are 1) presenting a new methodology for Fano cavity test of MC codes for protons and other charged particles; 2) applying the methodology for two MC codes: GEANT4 and PENELOPE extended to protons (PENH). Methods: The geometry considered is a 10×10 cm2 parallel virtual field and a cavity (2×2×0.2 mm3) in a water phantom with dimensions large enough to ensure CPE. Virtual particles of energy E and attenuation coefficient μ are transported. During each interaction, the virtual particle triggers a proton with kinetic energy E and is then regenerated. Assuming no nuclear reactions and no generation of other secondaries, we theoretically demonstrate that the computed cavity dose should equal μE/ρ times the incident fluence. Simulations satisfying those assumptions were implemented in GEANT4 and PENH. Results: For conservative user‐inputs (small step sizes), both GEANT4 and PENH pass the FANO cavity test within 0.1%. However, differences of 0.6% were observed for PENH using larger step sizes. The difference was attributed to the random‐hinge method that introduces an artificial energy straggling if step size is not small enough. Conclusion: Using safe user‐inputs, both PENH and GEANT4 pass the Fano cavity test for proton transport. Our methodology is valid for any type of charged particle. Jefferson Sorriaux is sponsored by a public‐private partnership IBA ‐ Region Wallonne

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2013
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