SU‐E‐T‐683: Improvement of LDR Brachytherapy TG‐43 Dose Calculations with a GPU‐Accelerated Raytracing Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To compare a fast GPU‐based dose calculation algorithm to Monte Carlo (MC) simulations and TG‐43 results in low dose rate brachytherapy, in terms of accuracy and relative execution speed. Methods: Dose calculations were performed in a voxelized numerical phantom comprising bone, air and gold inserts. The source consisted in a single seed of 125I (SelectSeed, Nucletron, The Netherlands). Dose distributions were obtained from calculations based on the TG‐43 formalism, from MC simulations (GEANT4 v.9.3) and from a GPU‐based version of the TG‐43 formalism capable of handling heterogeneities. This feature was implemented in the GPU algorithm by computing the equivalent water length travelled through each voxel between the emission site and the dose calculation point. Results: Dose profiles were plotted along heterogeneities to visualize the behavior of each method, with MC simulation as the gold standard. Unsurprisingly, the TG‐43 method overestimated the dose behind high‐density/high‐Z regions with errors in excess of 100% in some cases. The modified TG‐43 algorithm implemented on the GPU algorithm was able to better reproduce MC results, with errors in the range −9.3% to 10.5% behind the same regions. Larger differences occurred for backscattering effects, which are only modeled in the MC method, but only on a limited region (1–2 mm). The TG‐43 formalism provides dose distributions almost instantaneously while MC simulations typically required up to four hours for statistically significant results. The modified TG‐43 GPU algorithm was able to reproduce MC results in approximately four seconds. Conclusions: For complex geometries, the GPU‐based TG‐43 algorithm was shown to provide dose distributions that are closer to those obtained with MC simulations while being significantly faster. This improvement can potentially improve the planning in LDR brachytherapy, where inter‐source attenuation and tissue heterogeneities were shown to influence dosimetric parameters.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».