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Enregistrement W2094344741 · doi:10.1088/0031-9155/52/5/011

On the dosimetric behaviour of photon dose calculation algorithms in the presence of simple geometric heterogeneities: comparison with Monte Carlo calculations

2007· article· en· W2094344741 sur OpenAlexaboutno aff
Antonella Fogliata, Eugenio Vanetti, Dirk Albers, Carsten Brink, Alessandro Clivio, Tommy Knöös, Giorgia Nicolini, Luca Cozzi

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOncosuisseInternational Atomic Energy AgencyLunds Universitet
Mots-clésMonte Carlo methodSimple (philosophy)PhotonStatistical physicsAlgorithmPhysicsComputational physicsComputer scienceMathematicsOpticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comparative study was performed to reveal differences and relative figures of merit of seven different calculation algorithms for photon beams when applied to inhomogeneous media. The following algorithms were investigated: Varian Eclipse: the anisotropic analytical algorithm, and the pencil beam with modified Batho correction; Nucletron Helax-TMS: the collapsed cone and the pencil beam with equivalent path length correction; CMS XiO: the multigrid superposition and the fast Fourier transform convolution; Philips Pinnacle: the collapsed cone. Monte Carlo simulations (MC) performed with the EGSnrc codes BEAMnrc and DOSxyznrc from NRCC in Ottawa were used as a benchmark. The study was carried out in simple geometrical water phantoms (rho = 1.00 g cm(-3)) with inserts of different densities simulating light lung tissue (rho = 0.035 g cm(-3)), normal lung (rho = 0.20 g cm(-3)) and cortical bone tissue (rho = 1.80 g cm(-3)). Experiments were performed for low- and high-energy photon beams (6 and 15 MV) and for square (13 x 13 cm2) and elongated rectangular (2.8 x 13 cm2) fields. Analysis was carried out on the basis of depth dose curves and transverse profiles at several depths. Assuming the MC data as reference, gamma index analysis was carried out distinguishing between regions inside the non-water inserts or inside the uniform water. For this study, a distance to agreement was set to 3 mm while the dose difference varied from 2% to 10%. In general all algorithms based on pencil-beam convolutions showed a systematic deficiency in managing the presence of heterogeneous media. In contrast, complicated patterns were observed for the advanced algorithms with significant discrepancies observed between algorithms in the lighter materials (rho = 0.035 g cm(-3)), enhanced for the most energetic beam. For denser, and more clinical, densities a better agreement among the sophisticated algorithms with respect to MC was observed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,296 · 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
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

Citations244
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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