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Enregistrement W2907925493 · doi:10.3233/xst-180425

Dosimetric verification of lung phantom calculated by collapsed cone convolution: A Monte Carlo and experimental evaluation

2019· article· en· W2907925493 sur OpenAlexaff
Milad Najafzadeh, Abolfazl Nickfarjam, Keyvan Jabbari, Daniel Markel, James C. L. Chow, Fatemeh Shirani Takabi

Notice bibliographique

RevueJournal of X-Ray Science and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomMonte Carlo methodNuclear medicineDosimetryRadiation treatment planningIonization chamberDosimeterConvolution (computer science)PhysicsMaterials scienceMathematicsBiomedical engineeringComputer scienceRadiation therapyMedicineStatisticsRadiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the dose calculation accuracy in the Prowess Panther treatment planning system (TPS) using the collapsed cone convolution (CCC) algorithm. METHODS: The BEAMnrc Monte Carlo (MC) package was used to predict the dose distribution of photon beams produced by the Oncor® linear accelerator (linac). The MC model of an 18 MV photon beam was verified by measurement using a p-type diode dosimeter. Percent depth dose (PDD) and dose profiles were used for comparison based on three field sizes: 5×5, 10×10, and 20×20cm2. The accuracy of the CCC dosimetry was also evaluated using a plan composed of a simple parallel-opposed field (11×16cm2) in a lung phantom comprised of four tissue simulating media namely, lung, soft tissue, bone and spinal cord. The CCC dose calculation accuracy was evaluated by MC simulation and measurements according to the dose difference and 3D gamma analysis. Gamma analysis was carried out through comparison of the Monte Carlo simulation and the TPS calculated dose. RESULTS: Compared to the dosimetric results measured by the Farmer chamber, the CCC algorithm underestimated dose in the planning target volume (PTV), right lung and lung-tissue interface regions by about -0.11%, -1.6 %, and -2.9%, respectively. Moreover, the CCC algorithm underestimated the dose at the PTV, right lung and lung-tissue interface regions in the order of -0.34%, -0.4% and -3.5%, respectively, when compared to the MC simulation. Gamma analysis results showed that the passing rates within the PTV and heterogeneous region were above 59% and 76%. For the right lung and spinal cord, the passing rates were above 80% for all gamma criteria. CONCLUSIONS: This study demonstrates that the CCC algorithm has potential to calculate dose with sufficient accuracy for 3D conformal radiotherapy within the thorax where a significant amount of tissue heterogeneity exists.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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