MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2514749747 · doi:10.1118/1.4961769

Sci‐Thur PM – Brachytherapy 01: Fast brachytherapy dose calculations: Characterization of egs_brachy features to enhance simulation efficiency

2016· article· en· W2514749747 sur OpenAlexaff
Marc Chamberland, R. E. P. Taylor, D. W. O. Rogers, Rowan M. Thomson

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrachytherapyKermaMonte Carlo methodNuclear medicinePhysicsVoxelDosimetryNuclear engineeringMedical physicsComputer scienceMedicineMathematicsRadiation therapyStatisticsEngineeringRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: egs_brachy is a fast, new EGSnrc user‐code for brachytherapy applications. This study characterizes egs_brachy features that enhance simulation efficiency. Methods: Calculations are performed to characterize efficiency gains from various features. Simulations include radionuclide and miniature x‐ray tube sources in water phantoms and idealized prostate, breast, and eye plaque treatments. Features characterized include voxel indexing of sources to reduce boundary checks during radiation transport, scoring collision kerma via tracklength estimator, recycling photons emitted from sources, and using phase space data to initiate simulations. Bremsstrahlung cross section enhancement (BCSE), uniform bremsstrahlung splitting (UBS), and Russian Roulette (RR) are considered for electronic brachytherapy. Results: Efficiency is enhanced by a factor of up to 300 using tracklength versus interaction scoring of collision kerma and by up to 2.7 and 2.6 using phase space sources and particle recycling respectively compared to simulations in which particles are initiated within sources. On a single 2.5 GHz Intel Xeon E5‐2680 processor cor, simulations approximating prostate and breast permanent implant ((2 mm)3 voxels) and eye plaque ((1 mm)3) treatments take as little as 9 s (prostate, eye) and up to 31 s (breast) to achieve 2% statistical uncertainty on doses within the PTV. For electronic brachytherapy, BCSE, UBS, and RR enhance efficiency by a factor >2000 compared to a factor of >104 using a phase space source. Conclusion: egs_brachy features provide substantial efficiency gains, resulting in calculation times sufficiently fast for full Monte Carlo simulations for routine brachytherapy treatment planning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Physics→Même sujetAdvanced Radiotherapy Techniques→Travaux en français237 207→