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Enregistrement W2705598463 · doi:10.1002/mp.12413

Experimental verification of <scp>EGS</scp>nrc Monte Carlo calculated depth doses within a realistic parallel magnetic field in a polystyrene phantom

2017· article· en· W2705598463 sur OpenAlexafffund
Andrei Ghila, S Steciw, B. G. Fallone, S Rathee

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImaging phantomMonte Carlo methodElectromagnetMagnetic fieldLinear particle acceleratorPhysicsBeam (structure)Computational physicsMaterials scienceNuclear magnetic resonanceNuclear medicineOpticsMagnet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Integrating a linac with a magnetic resonance imager (MRI) will revolutionize the accuracy of external beam radiation treatments. Irradiating in the presence of a strong magnetic field, however, will modify the dose distribution. These dose modifications have been investigated previously, mainly using Monte Carlo simulations. The purpose of this work is to experimentally verify the use of the EGSnrc Monte Carlo (MC) package for calculating percent depth doses (PDDs) in a homogeneous phantom, in the presence of a realistic parallel magnetic field. Methods Two cylindrical electromagnets were used to produce a 0.207 T magnetic field parallel to the central axis of a 6 MV photon beam from a clinical linac. The magnetic field was measured at discrete points along orthogonal axes, and these measurements were used to validate a full 3D magnetic field map generated using COMSOL Multiphysics. Using a small parallel plate ion chamber, the depth dose was measured in a polystyrene phantom placed inside the electromagnet bore at two separate locations: phantom top surface coinciding with top of bore, and phantom top surface coinciding with center of bore. BEAMnrc MC was used to model the linac head which was benchmarked against the linac's commissioning measurements. The depth dose in polystyrene was simulated using DOSXYZnrc MC. For the magnetic field case, the DOSXYZnrc code was slightly modified to implement the previously calculated 3D magnetic field map to be used in the standard electromagnetic macros. Results The calculated magnetic field matched the measurements within 2% of the maximum central field (0.207 T) with most points within the experimental uncertainty (1.5%). For the MC linac head model, over 93% of all simulated points passed the 2%, 2 mm γ acceptance criterion, when comparing measured and simulated lateral beam and depth dose profiles. The parallel magnetic field caused a surface dose increase, compared to the no magnetic field case, due to the Lorentz force confining contaminant electrons within the beam. The surface dose increase was measured to be approximately 10% (relative to no field Dmax) when the phantom surface coincided with the top of the electromagnet's bore. This effect was enhanced by moving the phantom surface to the center of the magnet's bore in relatively high magnetic field (> 0.13 T). The surface dose for this setup increased by 30% and the entire buildup region was affected. When the dimensions and composition of the ion chamber air cavity and entrance window were included, EGSnrc was able to accurately simulate these dose increases, both at the surface and in the buildup region. All the simulated points were within 1% of the measurements for both setups. The ferromagnetic linac head was determined to have a negligible effect on the final PDD comparison. Conclusions Irradiating in the presence of a parallel magnetic field causes measurable surface and buildup depth dose increases. We have experimentally verified that the EGSnrc Monte Carlo package is able to accurately calculate the PDDs with these surface and buildup dose modifications in a homogeneous phantom.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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