Optimized <i>I</i>-values for use with the Bragg additivity rule and their impact on proton stopping power and range uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Novel imaging modalities can improve the estimation of patient elemental compositions for particle treatment planning. The mean excitation energy (I-value) is a main contributor to the proton range uncertainty. To minimize their impact on beam range errors and quantify their uncertainties, the currently used I-values proposed in 1982 are revisited. The study aims at proposing a new set of optimized elemental I-values for use with the Bragg additivity rule (BAR) and establishing uncertainties on the optimized I-values and the BAR. We optimize elemental I-values for the use in compounds based on measured material I-values. We gain a new set of elemental I-values and corresponding uncertainties, based on the experimental uncertainties and our uncertainty model. We evaluate uncertainties on I-values and relative stopping powers (RSP) of 70 human tissues, taking into account statistical correlations between tissues and water. The effect of new I-values on proton beam ranges is quantified using Monte Carlo simulations. Our elemental I-values describe measured material I-values with higher accuracy than ICRU-recommended I-values (RMSE: 6.17% (ICRU), 5.19% (this work)). Our uncertainty model estimates an uncertainty component from the BAR to 4.42%. Using our elemental I-values, we calculate the I-value of water as 78.73 ± 2.89 eV, being consistent with ICRU 90 (78 ± 2 eV). We observe uncertainties on tissue I-values between 1.82-3.38 eV, and RSP uncertainties between 0.002%-0.44%. With transport simulations of a proton beam in human tissues, we observe range uncertainties between 0.31% and 0.47%, as compared to current estimates of 1.5%. We propose a set of elemental I-values well suited for human tissues in combination with the BAR. Our model establishes uncertainties on elemental I-values and the BAR, enabling to quantify uncertainties on tissue I-values, RSP as well as particle range. This work is particularly relevant for Monte Carlo simulations where the interaction probabilities are reconstructed from elemental compositions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».