Sci‐Fri AM: YIS‐03: Simulated annealing optimization of the pre‐target electron beam in Monte Carlo virtual linac models
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to develop a method for determining the initial parameters of the pre‐target electron beam within a Monte Carlo (MC) accelerator model able to produce accurate 18 MV 40×40 cm2 photon field profiles. We have developed a novel method by which the electron beam intensity distribution can be reverse engineered to reproduce measured dose distributions. The method begins from a cylindrically symmetric pre‐target electron beam (radius 0.5 cm) of uniform intensity. This beam is subdivided into annular regions of fluence for which each region is individually transported through the accelerator head and into a water phantom. A simulated annealing search is then performed to determine the optimal combination of weights of the annular fluences that provide a best match between measured dose distributions and the weighted sum of annular dose distributions. Remarkably, the intensity distribution converges to a solution that is predominantly Gaussian, with a FWHM=1.1mm. In addition, the solution contains an important secondary “extra focal halo” on the order of 10% of the maximum Gaussian intensity. Agreement of the 40×40 cm2 photon field profiles with measurement was within 0.5%. The method greatly reduces the effort required to commission a MC accelerator model for clinical use and has achieved better agreement with measurement than other methods described in the literature. Our derived value of the electron beam FWHM agrees with that measured by Jaffray et al, 1993, and the “extra focal halo” is in qualitative agreement with their measurements of extra focal radiation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».