SU‐E‐T‐497: A Method for Automatic Commissioning of a GPU‐Based Monte Carlo Code for Clinical Photon Beam Dose Calculation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Monte Carlo (MC) method is recognized as the most accurate method for dose calculation. The commissioning of beam models is crucial for the clinical implementation of a MC code. We propose an automatic commissioning method for our GPU‐based MC dose engine (gDPM) using a source model based on the concept of phase‐space‐let (PSL). Methods: A PSL contains a group of particles that are of the same type and close in space and energy. PSLs for a reference phase‐space file are first generated, and dose for each PSL is pre‐calculated in water. Weighting factor of each PSL is adjusted to fine tune the fluence distribution and energy spectrum, so that the corresponding calculated dose matches the standard measured dose in water such as PDD and dose profiles. This is essentially an underdetermined least‐square minimization problem. Therefore, we add symmetric and smooth regularizations to the optimization problem, assuming that the dose profiles are symmetric and smooth. A split Bregman method is adopted to solve this optimization problem. Results: The phase‐space file of a Varian TrueBeam 6MV beam was used to generate PSLs for all 6MV beams. First, for a simulation study, the ‘measurement’ data was obtained from MC dose calculation using a set of field‐size‐dependent phase‐space files of a Siemens 6MV beam. The PDD and dose profiles calculated from the commissioned beam model agree well (within 1%) with the ‘measurement’ data. Second, realistic clinical data of Varian, Siemens, and Elekta machines were also used to test our method and achieved similar commissioning accuracy of less than 1% dose difference. Conclusion: Using the PSL source model, the proposed commissioning method can automatically fine tune the fluence distribution and energy spectrum of the reference phase‐space file to match measured data for clinical beam to be commissioned, relieving clinical MC users from conventional cumbersome commissioning process.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,013 | 0,004 |
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 ».