A fast jaw‐tracking model for <scp>VMAT</scp> and <scp>IMRT</scp> Monte Carlo simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern radiotherapy techniques involve routine use of volumetric arc therapy ( VMAT ) and intensity modulated radiotherapy ( IMRT ) with jaw‐tracking – dynamic motion of the secondary collimators (jaws) in tandem with multi‐leaf collimators ( MLC s). These modalities require accurate dose calculations for the purposes of treatment planning and dose verification. Monte Carlo ( MC ) methods for radiotherapy dose calculation are widely accepted as capable of achieving high accuracy. This paper presents an efficiency‐enhancement method for secondary collimator modeling, presented in the context of a tool for MC ‐based dose second checks. The model constitutes an accuracy trade‐off in the source model for the sake of efficiency enhancement, but maintains the advantages of MC transport in patient heterogeneities. The secondary collimator model is called Flat‐Absorbing‐Jaw‐Tracking ( FAJT ). Transmission through and scatter from the secondary collimators is neglected, and jaws are modeled as perfectly absorbing planes. To couple the motion of secondary collimators with MLC s for jaw‐tracking, the FAJT model was built into the VCU ‐ MLC model. Gamma‐index analysis of the dose distributions from FAJT against the full BEAM nrc MC simulations showed over 99% pass rate for a range of open fields, two clinical IMRT , and one VMAT treatment plan, for 2%/2 mm criteria above 10%. Using FAJT , the simulation speed of the secondary collimators for open fields increased by a factor of 237, 1489, and 1395 for 4 × 4, 10 × 10, and 30 × 30 cm 2 , respectively. In general, clinically oriented simulation times are reduced from “hours” to “minutes” on identical hardware. Results for nine representative clinical cases (seven with jaw‐tracking) are presented. The average 2%/2 mm γ ‐test success rate above the 80% isodose was 96.8% when tested against the EPID ose electronic portal image‐based dose reconstruction method and 97.3% against the Eclipse analytical anisotropic algorithm.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».