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Enregistrement W2902667326 · doi:10.1002/mp.13309

Proton beam behavior in a parallel configured <scp>MRI</scp>‐proton therapy hybrid: Effects of time‐varying gradient magnetic fields

2018· article· en· W2902667326 sur OpenAlexaff
D. M. Santos, Keith Wachowicz, B Burke, B. G. Fallone

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton therapyProtonPhysicsMagnetic resonance imagingMagnetic fieldMonte Carlo methodMagnetNuclear magnetic resonanceBeam (structure)Electromagnetic coilMagnetostaticsComputational physicsOpticsNuclear physicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Real‐time magnetic resonance (MR) guidance is of interest to various groups globally because the superior soft tissue contrast MR images offer over other x‐ray‐based imaging modalities. Because of the precision required in proton therapy, proton therapy treatments rely heavily on image guidance. Integrating a magnetic resonance imaging ( MRI ) into a proton therapy treatment is a challenge. The charged particles (protons) used in proton therapy experience magnetic forces when travelling through the MRI magnetic fields. Given that it is desired that proton beams can be delivered with submillimeter accuracy, it is important that all potential sources of beam displacement are well modeled and understood. This study investigated the behavior of monoenergetic proton beams in the presence of a simulated set of realistic three‐dimensional (3D) vector magnetic gradient fields required for spatial localization during imaging. This deflecting source has not been previously investigated. Methods Three‐dimensional magnetic vector fields from a superconducting 0.5 T open bore MRI magnet model (previously developed in‐house) and 3D magnetic fields from an in‐house gradient coil model were applied to two types of computer simulations. In all simulations, monoenergetic proton pencil beams (from 80 to 250 MeV) were used. The initial directions of proton beams were varied. In all simulations, the orientation of the B 0 field coincided with the positive z‐axis in the simulation geometry. The first type of simulation is based on an analytic magnetic force equation (analytic simulations) while the second type is a full Monte Carlo ( MC ) simulation. The analytic simulations were limited to propagating the proton beams in vacuum but could be rapidly calculated in a desktop computer while the MC simulations were calculated in a cluster computer. The proton beam locations and dose profiles at the central plane (z = 0 cm) with or without magnetic fields were extracted and used to quantify the effect of the presence of the different magnetic fields on the proton beam. Results The analytic simulations agree with MC results within 0.025 mm, thus acting as the verification of MC calculations. The presence of the B 0 field caused the beam to follow a helical trajectory which resulted in angular offsets of 4.9 o , 3.6 o , and 2.8 o for the 80, 150, and 250 MeV, respectively. Magnetic field deflections caused by a rapid MRI sequence ( bSSFP , with maximum gradient strength of 40 mT /m) show a pattern of distortion which remained spatially invariant in the MR 's field of view. For the 80 MeV beam, this pattern shows a maximum ranged in the y direction of 1.5 mm. The presence of the B 0 field during the bSSFP simulations adds the same beam rotation to the observed during the B 0 only simulations. Conclusion This investigation reveals that time‐varying gradient magnetic fields required for image generation can cause a small spread in the proton beams used in the study which are independent of the effects arising from the B 0 field. Further, studies where clinical beam kernels were convolved with this spread show that these magnetic fields are expected to have an insignificant impact on the beam's entrance dose.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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