Sci‐Sat AM: Radiation Dosimetry and Practical Therapy Solutions ‐ 05: Not all geometries are equivalent for magnetic field Fano cavity tests
Notice bibliographique
Résumé
The coupling of MRI and radiation treatment systems for the application of magnetic resonance guided radiation therapy necessitates a reliable magnetic field capable Monte Carlo (MC) code. In addition to the influence of the magnetic field on dose distributions, the question of proper calibration has arisen due to the several percent variation of ion chamber and solid state detector responses in magnetic fields when compared to the 0 T case (Reynolds et al., Med Phys, 2013). In the absence of a magnetic field, EGSnrc has been shown to pass the Fano cavity test (a rigorous benchmarking tool of MC codes) at the 0.1 % level (Kawrakow, Med.Phys, 2000), and similar results should be required of magnetic field capable MC algorithms. To properly test such developing MC codes, the Fano cavity theorem has been adapted to function in a magnetic field (Bouchard et al., PMB, 2015). In this work, the Fano cavity test is applied in a slab and ion‐chamber‐like geometries to test the transport options of an implemented magnetic field algorithm in EGSnrc. Results show that the deviation of the MC dose from the expected Fano cavity theory value is highly sensitive to the choice of geometry, and the ion chamber geometry appears to pass the test more easily than larger slab geometries. As magnetic field MC codes begin to be used for dose simulations and correction factor calculations, care must be taken to apply the most rigorous Fano test geometries to ensure reliability of such algorithms.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,015 |
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 ».