A convolution-superposition fluence model for the Siemens HD120 multi leaf collimator with application to a 3D VMAT dose engine
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose . To construct a fast-calculating fluence modelfor the Siemens HD120 multi leaf collimator (MLC) using convolution-superposition techniques, and to develop a 3D VMAT dose engine using this fluence model. This work offers analternative to time-consuming open-source Monte Carlo simulations for thosedeveloping in-house dose-calculating software for research or clinical needs. Methods . EPID-acquired images of sweeping-window and sweeping-checker field profiles were used to commission transmission, 2 Dinterleaf leakage, and tongue-and-groove maps specific to the HD120 MLC. These maps, along with a 2D head-scattermodel were incorporated into a convolution-superposition algorithm to provide a fluence model for the HD120 MLC. This fluence model was used to develop a 3D VMAT dose engine, where 3D pre-computed 6MV dose kernels (EGSnrc) and a 3D fluence curvature-correction map were incorporatedto calculate 3D VMAT doses in a 22 cm diameter cylindrical phantom. Four VMAT patient plans witha large range of PTV sizes (36 cc to 604 cc) were chosen to test the fluence model and dose engine. Results . Excellent agreement was observed between the simulated commissioning fields and measured EPID-responses. 2D 2%/2 mm gamma analysis yielded a 98.9% pass rate for 1 cm, 2 cm, and 4 cm sweeping-window fields. 2D 2%/2mm gamma analysis for outer/inner MLC leaves yielded 89.1%/77.0% and 95.2%/91.1% pass rates from 1 cm and 2 cm sweeping-checker fields. Mean 3%/3 mm gamma analysis showed excellent agreement between our dose engine and Eclipse (Acuros) regardless of PTV size: 98.7% pass rate, with 95.1% pass rate in the high-dose volume. Fluence calculation times were13.6 seconds per dynamic MLC field and 1.4 minutes/arc for 3D VMAT dose on a standard PC. Conclusions . A fast-calculating convolution-superposition fluence model has been commissioned for the Siemens HD120 MLC and incorporatedinto a 3D VMAT dose engine. This work can be used to facilitate the development of fast in-house dose-calculating software.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle