Sci-Thurs PM: Planning-11: An Epid-Based Monte Carlo Approach to In-Vivo Dosimetry for Intensity-Modulated Radiation Therapy Treatments
Notice bibliographique
Résumé
As intensity-modulated-radiation therapy (IMRT) becomes more prevalent, the importance of determining, and accounting for, treatment planning errors and patient setup errors, which may result in discrepancies between the calculated and actual delivered dose concurrently increases. Such errors include Multi-Leaf Collimator (MLC) mis-calibration, organ motion, the tongue-and-groove effect, etc. Precise Monte Carlo-based modeling of radiation transport through all components of IMRT-capable linacs overcomes some of these deficiencies, but the complexity of transport through the MLC is an impediment to clinically-timely implementation. Also, not all delivery errors can be accounted for with greater care in MLC simulation e.g. differences in MLC calibration. However, use of the amorphous-silicon detector (or EPID, for Electronic Portal Imaging Device), available on many linacs, provides a solution; appropriately deconvolving EPID-captured beam images provides the particle fluence at the EPID. Back-projected to MLC height, this array can be used to modulate an existing phase space file, scored at the same height, such that direct simulation of these particles through the MLC is not required. This method was compared against our centre's treatment planning system, based on Pencil Beam Convolution (PBC), for various MLC configurations. The new method is promising, in that it matched well with film measurements, resulting in approximately 90% of pixels having Gamma-Dose (3mm Distance-To-Agreement, 3% Dose-Difference criteria) less than 1, versus 72% to 84% for the PBC-based dose distributions. By utilizing Cone Beam CT to account for any setup errors or physiological changes, we believe this method will provide for more accurate 3D in-vivo dosimetry.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».