Patient-specific dosimetry of conventional and intensity modulated radiation therapy using a novel full Monte Carlo phase space reconstruction method from electronic portal images
Notice bibliographique
Résumé
Electronic portal imagers have promising dosimetric applications in external beam radiation therapy. In this study a patient dose computation algorithm based on Monte Carlo (MC) simulations and on portal images is developed and validated. The patient exit fluence from primary photons is obtained from the portal image after correction for scattered radiation. The scattered radiation at the portal imager and the spectral energy distribution of the primary photons are estimated from MC simulations at the treatment planning stage. The patient exit fluence and the spectral energy distribution of the primary photons are then used to ray-trace the photons from the portal image towards the source through the CT geometry of the patient. Photon weights which reflect the probability of a photon being transmitted are computed during this step. A dedicated MC code is used to transport back these photons from the source through the patient CT geometry to obtain patient dose. Only Compton interactions are considered. This code also produces a reconstructed portal image which is used as a verification tool to ensure that the dose reconstruction is reliable. The dose reconstruction algorithm is compared against MC dose calculation (MCDC) predictions and against measurements in phantom. The reconstructed absolute absorbed doses and the MCDC predictions in homogeneous and heterogeneous phantoms agree within 3% for simple open fields. Comparison with film-measured relative dose distributions for IMRT fields yields agreement within 3 mm, 5%. This novel dose reconstruction algorithm allows for daily patient-specific dosimetry and verification of patient movement.
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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 ».