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Enregistrement W4247312112 · doi:10.52547/ijrr.19.4.11

A comparison of the JO-IMRT dose distribution calculated by the SOURCE 8 and 20 in the DOSXYZnrc for head-and-neck cancer

2021· article· en· W4247312112 sur OpenAlexfundno aff
Dương Thanh Tài, H.D. Tuan, Luong Thi Oanh, Hamza Naeem, Trương Thị Hồng Loan, Sitti Yani

Notice bibliographique

RevueInternatuinal Journal of Radiation Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésHead and neck cancerHead and neckMedicineDistribution (mathematics)Nuclear medicineCancerInternal medicineSurgeryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The purpose of this study is to compare SOURCE 8 and 20 in the EGSnrc-based DOSXYZnrc Monte Carlo code for Jaws-only intensitymodulated radiation therapy (JO-IMRT) dose distribution, and demonstrate the advantage of SOURCE 20 to SOURCE 8 to treat head-and-neck cancer. Materials and Methods:The clinical photon beams of the HPD Siemens Primus linear accelerator simulated using the BEAMnrc code and then verified by measurement.The phase-space files generated by the BEAMnrc code were used as an input for the DOSXYZnrc to calculate the JO-IMRT dose distributions of patients (in form of CT images) using the SOURCES 8 and 20.The isodose distribution on slices, DVH and gamma index (3%/3 mm, 2%/2 mm, and 1%/1 mm) were compared with Monte Carlo and treatment planning system (TPS) results.Furthermore, the efficient computation of dose distributions such as time running, working load and uncertainty error calculation also considered for evaluation.Results: JO-IMRT dose distributions calculated by SOURCE 8 and 20 compared with the Prowess Panther TPS.The time running, working load based on SOURCE 20 were significantly less than SOURCE 8. Futhermore, the uncertainty calculation based on SOURCE 20 was also significantly less than SOURCE 8. Conclusion: The JO-IMRT dose distributions calculated by SOURCE 20 are more efficient than SOURCE 8.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,412 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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