The difference of scoring dose to water or tissues in Monte Carlo dose calculations for low energy brachytherapy photon sources
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The goal of this work is to compare D(m,m) (radiation transported in medium; dose scored in medium) and D(w,m) (radiation transported in medium; dose scored in water) obtained from Monte Carlo (MC) simulations for a subset of human tissues of interest in low energy photon brachytherapy. Using low dose rate seeds and an electronic brachytherapy source (EBS), the authors quantify the large cavity theory conversion factors required. The authors also assess whether ap plying large cavity theory utilizing the sources' initial photon spectra and average photon energy induces errors related to spatial spectral variations. First, ideal spherical geometries were investigated, followed by clinical brachytherapy LDR seed implants for breast and prostate cancer patients. METHODS: Two types of dose calculations are performed with the GEANT4 MC code. (1) For several human tissues, dose profiles are obtained in spherical geometries centered on four types of low energy brachytherapy sources: 125I, 103Pd, and 131Cs seeds, as well as an EBS operating at 50 kV. Ratios of D(w,m) over D(m,m) are evaluated in the 0-6 cm range. In addition to mean tissue composition, compositions corresponding to one standard deviation from the mean are also studied. (2) Four clinical breast (using 103Pd) and prostate (using 125I) brachytherapy seed implants are considered. MC dose calculations are performed based on postimplant CT scans using prostate and breast tissue compositions. PTV D90 values are compared for D(w,m) and D(m,m). RESULTS: (1) Differences (D(w,m)/D(m,m)-1) of -3% to 70% are observed for the investigated tissues. For a given tissue, D(w,m)/D(m,m) is similar for all sources within 4% and does not vary more than 2% with distance due to very moderate spectral shifts. Variations of tissue composition about the assumed mean composition influence the conversion factors up to 38%. (2) The ratio of D90(w,m) over D90(m,m) for clinical implants matches D(w,m)/D(m,m) at 1 cm from the single point sources, CONCLUSIONS: Given the small variation with distance, using conversion factors based on the emitted photon spectrum (or its mean energy) of a given source introduces minimal error. The large differences observed between scoring schemes underline the need for guidelines on choice of media for dose reporting. Providing such guidelines is beyond the scope of this work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».