Charged particle transport in magnetic fields in EGSnrc
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To accurately and efficiently implement charged particle transport in a magnetic field in EGSnrc and validate the code for the use in phantom and ion chamber simulations. METHODS: The effect of the magnetic field on the particle motion and position is determined using one- and three-point numerical integrations of the Lorentz force on the charged particle and is added to the condensed history calculation performed by the EGSnrc PRESTA-II algorithm. The code is tested with a Fano test adapted for the presence of magnetic fields. The code is compatible with all EGSnrc based applications, including egs++. Ion chamber calculations are compared to experimental measurements and the effect of the code on the efficiency and timing is determined. RESULTS: Agreement with the Fano test's theoretical value is obtained at the 0.1% level for large step-sizes and in magnetic fields as strong as 5 T. The NE2571 dose calculations achieve agreement with the experiment within 0.5% up to 1 T beyond which deviations up to 1.2% are observed. Uniform air gaps of 0.5 and 1 mm and a misalignment of the incoming photon beam with the magnetic field are found to produce variations in the normalized dose on the order of 1%. These findings necessitate a clear definition of all experimental conditions to allow for accurate Monte Carlo simulations. It is found that ion chamber simulation times are increased by only 38%, and a 10 × 10 × 6 cm(3) water phantom with (3 mm)(3) voxels experiences a 48% increase in simulation time as compared to the default EGSnrc with no magnetic field. CONCLUSIONS: The incorporation of the effect of the magnetic fields in EGSnrc provides the capability to calculate high accuracy ion chamber and phantom doses for the use in MRI-radiation systems. Further, the effect of apparently insignificant experimental details is found to be accentuated by the presence of the magnetic field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».