Po‐Poster ‐ 07: Commissioning of virtual linacs for Monte Carlo simulations by optimizing photon source characteristics
Notice bibliographique
Résumé
In conjunction with rapidly expanding clinical Monte Carlo (MC) implementation, MC users are faced with the difficult and time consuming commissioning process of their virtual linac. After accurately configuring the treatment head according to manufacturer specifications, a rigorous and extensive benchmarking process is required to ensure that the MC virtual linac produces beams of essentially the same quality as those of the real treatment unit being modeled. Often, even after systematically varying the input parameters over a suitably chosen range, it is found that the shape of the measured profiles cannot be exactly matched. This limitation is attributed to the lack of accurate knowledge of the geometry and materials of some linac components, especially, the flattening filter. We have developed an automatic optimization method that allows a user with an arbitrary linear accelerator to commission a MC dose calculation engine that accurately reproduces the measured output of the accelerator in water. Using a simulated annealing optimization algorithm our method converges MC dose distributions to experimental measurements by optimizing the weights of particles in a phase space. To achieve this, a phase space is divided up using LATCH variable assignment, each beamlet is transported into a water tank phantom, and the dose deposition is scored separately. Individual beamlet weights are then optimized such that the weighted sum of beamlet dose depositions converge toward our target dose distribution. The resulting beamlet weights are then assigned to all particles in the original phase space where they are incorporated into all future simulations.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».