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Enregistrement W2043798226 · doi:10.1118/1.3687164

An improved physics-based approach for unfolding megavoltage bremsstrahlung spectra using transmission analysis

2012· article· en· W2043798226 sur OpenAlexafffund
Elsayed Ali, D. W. O. Rogers

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMonte Carlo methodBremsstrahlungPhysicsAttenuationComputational physicsDetectorSpectral lineTransmission (telecommunications)Spectral shape analysisSensitivity (control systems)Energy (signal processing)OpticsPhotonComputer scienceElectronic engineeringMathematicsStatisticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop a physics-based approach to improve the accuracy and robustness of the ill-conditioned problem of unfolding megavoltage bremsstrahlung spectra from transmission data. METHODS: Spectra are specified using a rigorously-benchmarked functional form. Since ion chambers are the typical detector used in transmission measurements, the energy response of a Farmer chamber is calculated using the EGSnrc Monte Carlo code, and the effect of approximating the energy response on the accuracy of the unfolded spectra is studied. A proposal is introduced to enhance spectral sensitivity by combining transmission data measured with multiple detectors of different energy response and by combining data from multiple attenuating materials. Monte Carlo methods are developed to correct for nonideal exponential attenuation (e.g., scatter effects and secondary attenuation). The performance of the proposed methods is evaluated for a diverse set of validated clinical spectra (3.5-25 MV) using analytical transmission data with simulated experimental noise. RESULTS: The approximations commonly used in previous studies for the ion-chamber energy response lead to significant errors in the unfolded spectra. Of the configurations studied, the one with best spectral sensitivity is to measure four full transmission curves using separate low-Z and high-Z attenuators in conjunction with two detectors of different energy response (the authors propose a Farmer-type ion chamber, once with a low-Z, and once with a high-Z buildup cap material), then to feed the data simultaneously to the unfolding algorithm. Deviations from ideal exponential attenuation are as much as 1.5% for the smallest transmission signals, and the proposed methods properly correct for those deviations. The transmission data with enhanced spectral sensitivity, combined with the accurate and flexible spectral functional form, lead to robust unfolding without requiring a priori knowledge of the spectrum. Compared with the commonly-used methods, the accuracy is improved for the unfolded spectra and for the unfolded mean incident electron kinetic energy by at least factors of three and four, respectively. With simulated experimental noise and a lowest transmission of 1%, the unfolded energy fluence spectra agree with the original spectra with a normalized root-mean-square deviation, %Δ(ψ), of 2.3%. The unfolded mean incident electron kinetic energies agree, on average, with the original values within 1.4%. A lowest transmission of only 10% still allows unfolding with %Δ(ψ) of 3.3%. CONCLUSIONS: In the presence of realistic experimental noise, the proposed approach significantly improves the accuracy and robustness of the spectral unfolding problem for all therapy and MV imaging beams of clinical interest.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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