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Enregistrement W2008930251 · doi:10.1118/1.4730500

Sub-second high dose rate brachytherapy Monte Carlo dose calculations with<b><tt>bGPUMCD</tt></b>

2012· article· en· W2008930251 sur OpenAlexafffund
Sami Hissoiny, M DˈAmours, Benoı̂t Ozell, Philippe Després, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society Research InstituteNvidia
Mots-clésMonte Carlo methodDosimetryBrachytherapyRadiation treatment planningNuclear medicineProstate brachytherapyVoxelDwell timeShielded cablePhysicsComputer scienceMathematicsMedicineRadiation therapyStatisticsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To establish the accuracy and speed of bGPUMCD, a GPU-oriented Monte Carlo code used for high dose rate brachytherapy dose calculations. The first objective is to evaluate the time required for dose calculation when full Monte Carlo generated dose distribution kernels are used for plan optimization. The second objective is to assess the accuracy and speed when recalculating pre-optimized plans, consisting of many dwell positions. METHODS: bGPUMCD is tested with three clinical treatment plans : one prostate case, one breast case, and one rectum case with a shielded applicator. Reference distributions, generated with GEANT4, are used as a basis of comparison. Calculations of full dose distributions of pre-optimized treatment plans as well as single dwell dosimetry are performed. Single source dosimetry, based on TG-43 parameters reproduction, is also presented for the microSelectron V2 (Nucletron, Veenendaal, The Netherlands). RESULTS: In timing experiments, the computation of single dwell position dose kernels takes between 0.25 and 0.5 s. bGPUMCD can compute full dose distributions of previously optimized plans in ∼2 s. bGPUMCD is capable of computing pre-optimized brachytherapy plans within 1% for the prostate case and 2% for the breast and shielded applicator cases, when comparing the dosimetric parameters D90 and V100 of the reference (GEANT4) and bGPUMCD distributions. For all voxels within the target, an absolute average difference of approximately 1% is found for the prostate case, less than 2% for the breast case and less than 2% for the rectum case with shielded applicator. Larger point differences (>5%) are found within bony regions in the prostate case, where bGPUMCD underdoses compared to GEANT4. Single source dosimetry results are mostly within 2% for the radial function and within 1%-4% for the anisotropic function. CONCLUSIONS: bGPUMCD has the potential to allow for fast MC dose calculation in a clinical setting for all phases of HDR treatment planning, from dose kernel calculations for plan optimization to plan recalculation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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