Dosimetric evaluation of lung treatment plans produced by the Prowess Panther system using Monte Carlo simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: This study evaluated the accuracy of lung dose calculation done by the fast photon effective (FPE) and the collapsed cone convolution (CCC) algorithms of the Prowess Panther treatment planning system (TPS) using Monte Carlo (MC) simulation. Materials and methods: A set of treatment plans of test cases including an acrylic phantom, the QUASAR multi-purpose body phantom, and one lung cancer patient, were created the system to assess the accuracy of the FPE and CCC algorithms. The DICOM-RT files of the plans were imported to the EGSnrc-based Monte Carlo simulation for dose calculations. The plans generated by the TPS and Monte Carlo simulation were compared using relative dose error comparison and 3D gamma index. The gamma index, using global methods, was implemented in PTW-VeriSoft with 3%/3 mm, 2%/2 mm criteria. Results: There was a good agreement between Monte Carlo-simulated and TPS-calculated doses for both the QUASAR multi-purpose body phantom and one lung cancer patient. However, discrepancies for the FPE algorithm were found to be 10% in the inhomogeneous medium such as the lung. Conclusions: The FPE algorithm may not accurately predict the dose distributions in and near the inhomogeneous structures. Monte Carlo simulation and CCC algorithm are more accurate than the FPE algorithm in calculating the dose in an inhomogeneous medium. The FPE and CCC algorithms must be validated before clinical implementation of the system.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».