Efficiency improvement in proton dose calculations with an equivalent restricted stopping power formalism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The equivalent restricted stopping power formalism is introduced for proton mean energy loss calculations under the continuous slowing down approximation. The objective is the acceleration of Monte Carlo dose calculations by allowing larger steps while preserving accuracy. The fractional energy loss per step length ϵ was obtained with a secant method and a Gauss–Kronrod quadrature estimation of the integral equation relating the mean energy loss to the step length. The midpoint rule of the Newton–Cotes formulae was then used to solve this equation, allowing the creation of a lookup table linking ϵ to the equivalent restricted stopping power L eq , used here as a key physical quantity. The mean energy loss for any step length was simply defined as the product of the step length with L eq . Proton inelastic collisions with electrons were added to GPUMCD , a GPU-based Monte Carlo dose calculation code. The proton continuous slowing-down was modelled with the L eq formalism. GPUMCD was compared to Geant4 in a validation study where ionization processes alone were activated and a voxelized geometry was used. The energy straggling was first switched off to validate the L eq formalism alone. Dose differences between Geant4 and GPUMCD were smaller than 0.31% for the L eq formalism. The mean error and the standard deviation were below 0.035% and 0.038% respectively. 99.4 to 100% of GPUMCD dose points were consistent with a 0.3% dose tolerance. GPUMCD 80% falloff positions ( R 80 ) matched Geant’s R 80 within 1 μ m. With the energy straggling, dose differences were below 2.7% in the Bragg peak falloff and smaller than 0.83% elsewhere. The R 80 positions matched within 100 μ m. The overall computation times to transport one million protons with GPUMCD were 31–173 ms. Under similar conditions, Geant4 computation times were 1.4–20 h. The L eq formalism led to an intrinsic efficiency gain factor ranging between 30–630, increasing with the prescribed accuracy of simulations. The L eq formalism allows larger steps leading to a O ( c o n s t a n t ) algorithmic time complexity. It significantly accelerates Monte Carlo proton transport while preserving accuracy. It therefore constitutes a promising variance reduction technique for computing proton dose distributions in a clinical context.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».