Benchmarking of Monte Carlo model of 6 Mv photon beam produced by Siemens Oncor® linear accelerator: determination of initial electron beam parameters in comparison with measurement
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The aim of this study was to investigate the initial electron beam parameters for Monte Carlo model of 6MV photon beam produced by Siemens Oncor® linear accelerator. Materials and Methods: In this study, the EGSnrc Monte Carlo user codes BEAMnrc and DOSXYZnrc were used. The beamnrc code were used for modelling of a 6 MV photon beam produced by Siemens Oncor® linac’s head and DOSXYZnrc code utilized for calculating dose distributions in a virtual water phantom. The simulations were started for 10×10 cm2 and 40×40 cm2 field sizes. First the electron energy was changed to match percent depth dose curves of simulations with those of measurements. Second the beam width of primary electron source was tweaked to match between dose profile curves of simulation with those of measurement. For data comparison a 1-dimensional Gamma analyses were used with criteria of 3%/ 3mm using an inhouse-matlab script. The gamma analyses were performed while dose distributions of Monte Carlo and measurements were set as an evaluated and reference dose. Results: The results of gamma analyses showed that for percent depth dose curves a passing rate of close to 100% evaluated points. Also for profile curves, the passing rates were above 95% of evaluated points. Therefore, all depth dose and dose profile curves were in good agreement. The agreements were found at 5.75 MeV primary electron and 0.35 cm beam width respectively. Conclusion: The Monte Carlo model of 6 MV photon beam produced by Siemens Oncor® linear accelerator was accurately benchmarked using measured data. Since the profile curves of large field sizes are much more sensitive to the variations of beam width than small field size, it is recommended that for tuning process both field sizes are considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».