Factors influencing the accuracy of beam range estimation in proton therapy using prompt gamma emission
Notice bibliographique
Résumé
In-vivo imaging is a strategy to monitor the range of protons inside the patient during radiation treatment. A possible method of in-vivo imaging is detection of secondary 'prompt' gamma (PG) photons outside the body, which are produced by inelastic proton-nuclear interactions inside the patient. In this paper, important parameters influencing the relationship between the PG profile and percentage depth dose (PDD) in a uniform cylindrical phantom are explored. Monte Carlo simulations are performed with the new Geant4 based code TOPAS for mono-energetic proton pencil beams (range: 100-250 MeV) and an idealized PG detector. PG depth profiles are evaluated using the inflection point on a sigmoid fit in the fall-off region of the profile. A strong correlation between the inflection point and the proton range determined from the PDD is found for all conditions. Variations between 1.5 mm and 2.7 mm in the distance between the proton range and the inflection point are found when either the mass density, phantom diameter, or detector acceptance angle is changed. A change in cut-off energy of the detector could induce a range difference of maximum 4 mm. Applying time-of-flight discrimination during detection, changing the primary energy of the beam or changing the elemental composition of the tissue affects the accuracy of the range prediction by less than 1 mm. The results indicate that the PG signal is rather robust to many parameter variations, but millimetre accurate range monitoring requires all medium and detector properties to be carefully taken into account.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».