Development and optimisation of grid inserts for a preclinical radiotherapy system and corresponding Monte Carlo beam simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective . To develop a physical grid collimator compatible with the X-RAD preclinical radiotherapy system and create a corresponding Monte Carlo (MC) model. Approach . This work presents a methodology for the fabrication of a grid collimator designed for utilisation on the X-RAD preclinical radiotherapy system. Additionally, a MC simulation of the grid is developed, which is compatible with the X-RAD treatment planning system. The grid was manufactured by casting a low melting point alloy, cerrobend, into a silicone mould. The silicone was moulded around a 3D-printed replica of the grid, enabling the production of diverging holes with precise radii and spacing. A MC simulation was conducted on an equivalent 3D grid model and validated using 11 layers of GAFChromic EBT-3 film interspersed in a 3D-printed water-equivalent phantom. A 3D dose distribution was constructed from the film layers, enabling a direct comparison with the MC Simulation. Main results . The film and the MC dose distribution demonstrated a gamma passing rate of 99% for a 1%, 0.5 mm criteria with a 10% threshold applied. The peak-to-valley dose ratio and output factor at the surface were determined to be 20.4 and 0.79, respectively. Significance . The pairing of the grid collimator with a MC simulation can significantly enhance the practicality of grid therapy on the X-RAD. This combination enables further exploration of the biological implications of grid therapy, supported by a knowledge of the complex dose distributions. Moreover, this methodology can be adapted for use in other systems and scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».