Calculation of lateral buildup ratio using Monte Carlo simulation for electron radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Monte Carlo simulation was used to calculate the lateral buildup ratio (LBR) used in estimating the percentage depth dose (PDD) and dose per monitor unit for an irregular shaped cutout field in electron radiotherapy. Monte Carlo code BEAMnrc/EGSnrc was used to build a simulation model for a Varian 21 EX linear accelerator producing clinical electron beams with energies of 4, 6, 9, 12, and 16 MeV. The model is optimized by adjusting the incident electron energy within the Monte Carlo simulation so that the calculated PDD curves agree with the measurement within +/-2%. The LBR is calculated from the PDD curves for different diameters of circular cutouts. Although Monte Carlo simulation requires a longer time to create a LBR database compared to measurement using scanning water tank and dosimeter, the simulation models for different electron energies, applicators, and cutouts are very similar. As the calculations can be carried out in a batch mode automatically run by a computer, human efforts in carrying out measurements in the treatment room and fabricating the circular cutouts in the mold room are greatly saved. Moreover, the simulation avoids human error in the experimental setup and can better handle the electron scattering affecting accuracy in the measurement. Using Monte Carlo simulation to calculate the LBR is proved to be useful in the commissioning of the electron beams for electron radiotherapy.
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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 ».