MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4292808707 · doi:10.1088/1361-6560/ac8c1a

Monte Carlo optimization of a GRID collimator for preclinical megavoltage ultra-high dose rate spatially-fractionated radiation therapy

2022· article· en· W4292808707 sur OpenAlexafffund
Nathan Clements, Magdalena Bazalova‐Carter, Nolan Esplen

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésCollimatorImaging phantomMonte Carlo methodOpticsNuclear medicinePhysicsDosimetryBeam (structure)Materials scienceRadiationMedical physicsMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective . A 2-dimensional pre-clinical SFRT (GRID) collimator was designed for use on the ultra-high dose rate (UHDR) 10 MV ARIEL beamline at TRIUMF. TOPAS Monte Carlo simulations were used to determine optimal collimator geometry with respect to various dosimetric quantities. Approach . The GRID-averaged peak-to-valley dose ratio (PVDR) and mean dose rate of the peaks were investigated with the intent of maximizing both values in a given design. The effects of collimator thickness, focus position, septal width, and hole width on these metrics were found by testing a range of values for each parameter on a cylindrical GRID collimator. For each tested collimator geometry, photon beams with energies of 10, 5, and 1 MV were transported through the collimator and dose rates were calculated at various depths in a water phantom located 1.0 cm from the collimator exit. Main results . In our optimization, hole width proved to be the only collimator parameter which increased both PVDR and peak dose rates. From the optimization results, it was determined that our optimized design would be one which achieves the maximum dose rate for a PVDR ≥ 5 at 10 MV. Ultimately, this was achieved using a collimator with a thickness of 75 mm, 0.8 mm septal and hole widths, and a focus position matched to the beam divergence. This optimized collimator maintained the PVDR of 5 in the phantom between water depths of 0–10 cm at 10 MV and had a mean peak dose rate of 3.06 ± 0.02 Gy s − 1 at 0–1 cm depth. Significance . We have investigated the impact of various GRID-collimator design parameters on the dose rate and spatial fractionation of 10, 5, and 1 MV photon beams. The optimized collimator design for the 10 MV ultra-high dose rate photon beam could become a useful tool for radiobiology studies synergizing the effects of ultra-high dose rate (FLASH) delivery and spatial fractionation.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysics in Medicine and Biology→Même sujetAdvanced Radiotherapy Techniques→Travaux en français237 207→