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Enregistrement W4311289505 · doi:10.1016/j.zemedi.2022.11.002

Benchmark of the PenRed Monte Carlo framework for HDR brachytherapy

2022· article· de· W4311289505 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für Medizinische Physik · 2022
Typearticle
Languede
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónGeneralitat ValencianaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinisterio de Ciencia e InnovaciónUniversitat de València
Mots-clésKermaBrachytherapyMonte Carlo methodVoxelComputer scienceNuclear medicineMedical physicsBenchmark (surveying)DICOMAbsorbed doseDosimetryAlgorithmStatisticsMathematicsPhysicsArtificial intelligenceRadiation therapyMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study is to validate the PenRed Monte Carlo framework for clinical applications in brachytherapy. PenRed is a C++ version of Penelope Monte Carlo code with additional tallies and utilities. METHODS AND MATERIALS: Six benchmarking scenarios are explored to validate the use of PenRed and its improved bachytherapy-oriented capabilities for HDR brachytherapy. A new tally allowing the evaluation of collisional kerma for any material using the track length kerma estimator and the possibility to obtain the seed positions, weights and directions processing directly the DICOM file are now implemented in the PenRed distribution. The four non-clinical test cases developed by the Joint AAPM-ESTRO-ABG-ABS WG-DCAB were evaluated by comparing local and global absorbed dose differences with respect to established reference datasets. A prostate and a palliative lung cases, were also studied. For them, absorbed dose ratios, global absorbed dose differences, and cumulative dose-volume histograms were obtained and discussed. RESULTS: ) and 0.1% (Λ). With respect to the first three WG-DCAB test cases, more than 99.8% of the voxels present local (global) differences within ±1%(±0.1%) of the reference datasets. For test Case 4 reference dataset, more than 94.9%(97.5%) of voxels show an agreement within ±1%(±0.1%), better than similar benchmarking calculations in the literature. The track length kerma estimator scorer implemented increases the numerical efficiency of brachytherapy calculations two orders of magnitude, while the specific brachytherapy source allows the user to avoid the use of error-prone intermediate steps to translate the DICOM information into the simulation. In both clinical cases, only minor absorbed dose differences arise in the low-dose isodoses. 99.8% and 100% of the voxels have a global absorbed dose difference ratio within ±0.2% for the prostate and lung cases, respectively. The role played by the different segmentation and composition material in the bone structures was discussed, obtaining negligible absorbed dose differences. Dose-volume histograms were in agreement with the reference data. CONCLUSIONS: PenRed incorporates new tallies and utilities and has been validated for its use for detailed and precise high-dose-rate brachytherapy simulations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,294 · 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