SU-FF-T-349: PMC, a New Fast Monte Carlo Code for Radiation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A fast and accurate MC code, have been developed. PMC takes the advantage of large available memory in current computer hardware for extensive generation of pre-calculated data. Methods: The tracks of 5000 primary electrons are generated in the middle of a large homogenous phantom for various materials (water, air, bone, lung, and tissue) and energies (0.2,0.4, …1,2,…, 18 MeV) using EGSnrc code. The maximum electron steps is controlled by setting ximax=0.02. The secondary electrons are not transported but its position; energy, charge, direction are saved. In PMC using the energy and medium of the incident electron, one track is selected from the related set. The selected track is then transported and rotated to the position and direction of incident electron and the transport starts. If the electron reaches a new material according to its energy a new track is picked up from related material. If a secondary electron and its energy is above the PMC cut offs (ECUT=100KeV) its position, charge, energy and direction are saved in the stack. Once the track of the primary electron is finished each secondary is transported in the same manner as primary electron. For various energies a track from closest energy set is picked up and linear scaling is done for deposited energy and track length. Results and discussion: The performance of the code is tested in various homogenous and heterogeneous phantoms and the results had very good agreement (up to 1.6%) with EGS and it runs 40 times faster than EGS. Conclusion: Not a single physical calculation is done in PMC code even in the presence of heterogeneities. The pre-calculated data is generated for each particular material and this improves the performance of code both in terms of accuracy and speed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».