Analytical representation of enhanced dynamic wedge factors for symmetric and asymmetric photon fields
Notice bibliographique
Résumé
The Enhanced Dynamic Wedge (EDW) presents many advantages over the physical wedge. However, in order to calculate monitor units (MUs) necessary to deliver a certain dose at a certain point, EDW factors (EDWFs) need to be determined. In this work, based on analysis of the golden segmented treatment table (GSTT) and the MU fraction model, an empirical analytic formula has been developed to calculate EDW factors for symmetric and asymmetric fields. This formalism is an extension of the MU fraction model. However in comparison with previous studies [J. P. Gibbons, Med. Phys. 25, 1411-1418 (1998) and M. Miften et al., Med. Dosim. 25, 81-86 (2000)], this formula is simpler, and easier to use. It is applicable to EDW fields of different sizes, wedge angles and different photon energies. For 6 and 18 MV beams from a Varian 21EX accelerator with 7 EDW angles (Varian Oncology Systems, Palo Alto, CA), more than 250 measured EDWFs for symmetric and asymmetric fields with different off-axis distances and field sizes were compared with model calculations. Results show that 80% and 98% of calculated EDWFs match corresponding measured values to within 0.5% and 1.0%, respectively, the maximum deviation being 1.3%.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».