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Enregistrement W2090126617 · doi:10.1118/1.4894907

Poster - Thur Eve - 47: Monte Carlo Simulation of Scp, Sc and Sp

2014· article· en· W2090126617 sur OpenAlexaff
Lixin Zhan, Runqing Jiang, Ernest Osei

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensGrand River Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodImaging phantomKermaPhysicsComputational physicsLinear particle acceleratorBeam (structure)ScatteringDosimetryPhotonField (mathematics)Percentage depth dose curveOpticsIonization chamberNuclear medicineMathematicsStatisticsIonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The in-water output ratio (Scp), in-air output ratio (Sc), and phantom scattering factor (Sp) are important parameters for radiotherapy dose calculation. Experimentally, Scp is obtained by measuring the dose rate ratio in water phantom, and Sc the water Kerma rate ratio in air. There is no method that allows direct measurement of Sp. Monte Carlo (MC) method has been used to simulate Scp and Sc in literatures, similar to experimental setup, but no MC direct simulation of Sp available yet to the best of our knowledge. We propose in this report a method of performing direct MC simulation of Sp. Starting from the definition, we derived that Sp of a clinical photon beam can be approximated by the ratio of the dose rates contributed from the primary beam for a given field size to the reference field size. Since only the primary beam is used, any Linac head scattering should be excluded from the simulation, which can be realized by using the incident electron as a scoring parameter for MU. We performed MC simulations for Scp, Sc and Sp. Scp matches well with golden beam data. Sp obtained by the proposed method agrees well with what is obtained using the traditional method, Sp=Scp/Sc. Since the smaller the field size, the more the primary beam dominates, our Sp simulation method is accurate for small field. By analyzing the calculated data, we found that this method can be used with no problem for large fields. The difference it introduced is clinically insignificant.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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