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Enregistrement W2036963924 · doi:10.1088/0031-9155/56/8/018

A Monte Carlo method to evaluate the impact of positioning errors on detector response and quality correction factors in nonstandard beams

2011· article· en· W2036963924 sur OpenAlexafffund
Hugo Bouchard, Jan Seuntjens, I. Kawrakow

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal General HospitalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Montréal
Mots-clésMonte Carlo methodDosimetryDetectorComputer scienceIonization chamberCoincidenceFormalism (music)AlgorithmPhysicsOpticsIonizationMathematicsStatisticsNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During experimental procedures, an adequate evaluation of all sources of uncertainty is necessary to obtain an overall uncertainty budget. In specific radiation dosimetry applications where a single detector is used, common methods to evaluate uncertainties caused by setup positioning errors are not applicable when the dose gradient is not known a priori. This study describes a method to compute these uncertainties using the Monte Carlo method. A mathematical formalism is developed to calculate unbiased estimates of the uncertainties. The method is implemented in egs_chamber, an EGSnrc-based code that allows for the efficient calculation of detector doses and dose ratios. The correct implementation of the method into the egs_chamber code is validated with an extensive series of tests. The accuracy of the developed mathematical formalism is verified by comparing egs_chamber simulation results to the theoretical expectation in an ideal situation where the uncertainty can be computed analytically. Three examples of uncertainties are considered for realistic models of an Exradin A12 ionization chamber and a PTW 60012 diode, and results are computed for parameters representing nearly realistic positioning error probability distributions. Results of practical examples show that uncertainties caused by positioning errors can be significant during IMRT reference dosimetry as well as small field output factor measurements. The method described in this paper is of interest in the study of single-detector response uncertainties during nonstandard beam measurements, both in the scope of daily routine as well as when developing new dosimetry protocols. It is pointed out that such uncertainties should be considered in new protocols devoted to single-detector measurements in regions with unpredictable dose gradients. The method is available within the egs_chamber code in the latest official release of the EGSnrc system.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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