Poster — Thur Eve — 12: Evaluation of an Electron Monte Carlo Dose Calculation Algorithm for Treatment Planning
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate the accuracy of the electron Monte Carlo (eMC) dose calculation algorithm included in the Eclipse treatment planning system. Method and Materials: Multiple tests were planned to explore the system behaviour in configurations encountered in clinical practices. The first series of test were performed in a homogeneous water phantom. Measured and eMC calculated dose distributions were compared for different combinations of energy/applicator/depth. Three different inhomogeneous solid phantoms simulating high and low density materials were constructed to explore various heterogeneity conditions: a small air cylinder, a lung phantom and a chest wall phantom. In this work, the lung phantom, which consists of cork slabs, is described in details. In all cases, comparisons are made between measurements, carried out by means of XV‐2 films, and eMC and Pinnacle computations. Finally, the evaluation of the eMC algorithm for clinical case, a nose cancer, was conducted. Results: The eMC validation in the water phantom and in the lung phantom is shown to be accurate. The maximum observed discrepancy between measurements and eMC is only 2.5%. For the lung case, Pinnacle does not correctly model the electron scattering. The retrospective study of the clinical case, which presents scatter perturbations by air cavities, shows planar dose difference up to 20% between Pinnacle and eMC. Conclusion: eMC algorithm showed good agreements with measurements in simple homogeneous and heterogeneous phantoms. Comparatively to the electron pencil beam algorithms of Pinnacle, the eMC calculations more precisely predict large dose perturbations due to inhomogeneities.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,008 | 0,002 |
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 ».