A tri-hybrid method to estimate the patient-generated scattered photon fluence components to the EPID image plane
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In vivo dosimetry methods can verify the prescription dose is delivered to the patient during treatment. Unfortunately, in exit dosimetry, the megavoltage image is contaminated with patient-generated scattered photons. However, estimation and removal of the effect of this fluence improves accuracy of in vivo dosimetry methods. This work develops a ‘tri-hybrid’ algorithm combining analytical, Monte Carlo (MC) and pencil-beam scatter kernel methods to provide accurate estimates of the total patient-generated scattered photon fluence entering the MV imager. For the multiply-scattered photon fluence, a modified MC simulation method was applied, using only a few histories. From each second- and higher-order interaction site in the simulation, energy fluence entering all pixels of the imager was calculated using analytical methods. For photon fluence generated by electron interactions in the patient (i.e. bremsstrahlung and positron annihilation), a convolution/superposition approach was employed using pencil-beam scatter fluence kernels as a function of patient thickness and air gap distance, superposed on the incident fluence distribution. The total patient-scattered photon fluence entering the imager was compared with a corresponding full MC simulation (EGSnrc) for several test cases. These included three geometric phantoms (water, half-water/half-lung, computed tomography thorax) using monoenergetic (1.5, 5.5 and 12.5 MeV) and polyenergetic (6 and 18 MV) photon beams, 10 × 10 cm 2 field, source-to-surface distance 100 cm, source-to-imager distance 150 cm and 40 × 40 cm 2 imager. The proposed tri-hybrid method is demonstrated to agree well with full MC simulation, with the average fluence differences and standard deviations found to be within 0.5% and 1%, respectively, for test cases examined here. The method, as implemented here with a single CPU (non-parallelized), takes ∼80 s, which is considerably shorter compared to full MC simulation (∼30 h). This is a promising method for fast yet accurate calculation of patient-scattered fluence at the imaging plane for in vivo dosimetry applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».