Monte Carlo investigation into feasibility and dosimetry of flat flattening filter free beams
Notice bibliographique
Résumé
Flattening filter free (FFF) beams due to their non-uniformity, are sub-optimal for larger field sizes. The purpose of this study was to investigate the incident electron beam distributions that would produce flat FFF (F4) beams without the use of a flattening filter (FF). Monte Carlo (MC) simulations with BEAMnrc and DOSXYZnrc codes have been performed to evaluate feasibility of this approach. The dose distributions in water for open 6 MV beams were simulated using the Varian 21EX linac head model, which will be called the FF model. The FF was then removed from the FF model, and MC simulations were performed using (1) 6 MeV electrons incident on the target and (2) a 6 MeV electron beam with electron angular distributions optimized to provide as flat dose profiles as possible. Configuration (1) represents FFF beam while configuration (2) allowed producing a F4 beam. Optimizations have also been performed to produce flattest profiles for a set of dose rates (DRs) in the range from 1.25 to 2.4 of the DR of FF beam. Profiles and percentage depth doses (PDDs) from 6 MV F4 beams have been calculated and compared to those from the FF beam. Calculated profiles demonstrated improved flatness of the FFF beams. In fact, up to field sizes within the circle of 35 cm diameter the flatness of F4 beam at dmax was better or comparable to that of FF beam. At 20 cm off-axis the dose increased from 52% for FFF to 92% for F4 beam. Also, profiles of F4 beams did not change considerably with depth. PDDs from F4 beams were similar to those of the FFF beam. The DR for the largest modeled (44 cm diameter) F4 beam was higher than the DR from FF beam by a factor of 1.25. It was shown that the DR can be increased while maintaining beam flatness, but at the cost of reduced field size.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».