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Enregistrement W2077516126 · doi:10.1118/1.4754657

Skin dose in longitudinal and transverse linac‐MRIs using Monte Carlo and realistic 3D MRI field models

2012· article· en· W2077516126 sur OpenAlexafffund
Amir Keyvanloo, B Burke, Brad Warkentin, Tony Tadic, S Rathee, Charles Kirkby, D. M. Santos, B. G. Fallone

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAlberta Cancer FoundationAlberta InnovatesWestern Canada Research Grid
Mots-clésLinear particle acceleratorPhysicsImaging phantomMagnetic fieldMonte Carlo methodMagnetTransverse planePhotonElectronComputational physicsElectromagnetic shieldingField (mathematics)OpticsNuclear magnetic resonanceBeam (structure)Nuclear physicsRadiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The magnetic fields of linac-MR systems modify the path of contaminant electrons in photon beams, which alters patient skin dose. To accurately quantify the magnitude of changes in skin dose, the authors use Monte Carlo calculations that incorporate realistic 3D magnetic field models of longitudinal and transverse linac-MR systems. METHODS: Finite element method (FEM) is used to generate complete 3D magnetic field maps for 0.56 T longitudinal and transverse linac-MR magnet assemblies, as well as for representative 0.5 and 1.0 T Helmholtz MRI systems. EGSnrc simulations implementing these 3D magnetic fields are performed. The geometry for the BEAMnrc simulations incorporates the Varian 600C 6 MV linac, magnet poles, the yoke, and the magnetic shields of the linac-MRIs. Resulting phase-space files are used to calculate the central axis percent depth-doses in a water phantom and 2D skin dose distributions for 70 μm entrance and exit layers using DOSXYZnrc. For comparison, skin doses are also calculated in the absence of magnetic field, and using a 1D magnetic field with an unrealistically large fringe field. The effects of photon field size, air gap (longitudinal configuration), and angle of obliquity (transverse configuration) are also investigated. RESULTS: Realistic modeling of the 3D magnetic fields shows that fringe fields decay rapidly and have a very small magnitude at the linac head. As a result, longitudinal linac-MR systems mostly confine contaminant electrons that are generated in the air gap and have an insignificant effect on electrons produced further upstream. The increase in the skin dose for the longitudinal configuration compared to the zero B-field case varies from ∼1% to ∼14% for air gaps of 5-31 cm, respectively. (All dose changes are reported as a % of D(max).) The increase is also field-size dependent, ranging from ∼3% at 20 × 20 cm(2) to ∼11% at 5 × 5 cm(2). The small changes in skin dose are in contrast to significant increases that are calculated for the unrealistic 1D magnetic field. For the transverse configuration, the entrance skin dose is equal or smaller than that of the zero B-field case for perpendicular beams. For a 10 × 10 cm(2) oblique beam the transverse magnetic field decreases the entry skin dose for oblique angles less than ±20° and increases it by no more than 10% for larger angles up to ±45°. The exit skin dose is increased by 42% for a 10 × 10 cm(2) perpendicular beam, but appreciably drops and approaches the zero B-field case for large oblique angles of incidence. CONCLUSIONS: For longitudinal linac-MR systems only a small increase in the entrance skin dose is predicted, due to the rapid decay of the realistic magnetic fringe fields. For transverse linac-MR systems, changes to the entrance skin dose are small for most scenarios. For the same geometry, on the exit side a fairly large increase is observed for perpendicular beams, but significantly drops for large oblique angles of incidence. The observed effects on skin dose are not expected to limit the application of linac-MR systems in either the longitudinal or transverse configuration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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