Monte Carlo investigation of sub-millimeter range verification in carbon ion radiation therapy using interaction vertex imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In hadrontherapy, particularly carbon ion radiation therapy, a characteristic dose distribution precisely delivers maximum dose at the beam endpoint, or Bragg peak, with relatively low dose to the surrounding tissue. As the position of the Bragg peak is highly dependent on patient anatomy and physiology, precise range verification techniques are needed to ensure that the prescribed dose is properly targeted to tumours while sparing healthy tissue. We simulated treatments of a homogeneous phantom using Geant4, and applied a novel Interaction Vertex Imaging (IVI) reconstruction, combining single-particle reconstruction with a coincidence technique, and using a software filter to reduce uncertainty introduced by straggling and multiple scattering in the target. Interaction vertices generated by the most precise Triangulation IVI method were localized to an average of 3.5 mm from the true position of the reaction, simulating a realistic charged particle detection system. No event-by-event information from a beam tracking detector was used in reconstruction. Filtered longitudinal vertex distributions were fit to logistic functions, characterizing the distal edge closest to the Bragg peak. Comparing the position of this distal edge between simulations allowed us to accurately determine if two treatments correctly targeted the same depth. After performing a linear calibration, the depth difference between two treatments could be determined with sub-millimeter precision under clinical conditions (10 6 –10 7 incident 12 C ions), allowing range verification to be performed for each depth setting in a pencil beam scanned treatment plan.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».