Incorporating geometric uncertainties into dose calculations with convolution: the effect of spatial invariance
Notice bibliographique
Résumé
Convolution methods have been incorporated into dose calculations to model the effect of geometric uncertainties on the dose received. These methods assume spatial invariance of the dose distribution, although it is known that this is violated in practice. The magnitudes of the resulting errors are not well documented. The authors specifically address the issue of spatial invariance due to tissue inhomogeneities and surface contours. They accomplished this by comparing two approaches. First, the uncertainty in beam positioning was modeled with a Gaussian distribution. A static dose distribution (with surface and inhomogeneity corrections) was calculated and was convolved with the Gaussian to yield a "blurred" dose distribution incorporating the uncertainties. Second, the dose was calculated using a finite number of spatially displaced individual beams (each calculated with surface and inhomogeneity corrections) weighted by the same Gaussian for their displacement from the static beam position. The difference between the results of the two methods indicates the error in the convolution method. This analysis was performed for four phantoms with various surface curvature and internal inhomogeneities. Significant differences are observed due to the effect of surface curvature, while the errors due to internal inhomogeneities appear to be minor. It is concluded that for convolution algorithms to be of clinical use, the inaccuracy due to the effect of surface curvature needs to be addressed.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».