MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4407224839 · doi:10.1002/mp.17662

Beam collimation and filtration optimization for a novel orthovoltage radiotherapy system

2025· article· en· W4407224839 sur OpenAlexafffund
Nathan Clements, Olivia Masella, deae-eddine Krim, Lane Aaron Braun, Magdalena Bazalova‐Carter

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAmerican Association of Physicists in MedicineRadiological Society of North America
Mots-clésCollimatorCollimated lightImaging phantomOpticsBeam (structure)DosimetryX-ray tubeMaterials scienceMonte Carlo methodLinear particle acceleratorNuclear medicineElectromagnetic shieldingMedical physicsPhysicsMathematicsMedicineLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The inaccessibility of clinical linear accelerators in low‐ and middle‐income countries creates a need for low‐cost alternatives. Kilovoltage (kV) x‐ray tubes have shown promise as a source that could meet this need. However, performing radiotherapy with a kV x‐ray tube has numerous difficulties, including high skin dose, rapid dose fall‐off, and low dose rates. These limitations create a need for highly effective beam collimation and filtration. Purpose To improve the treatment potential of a novel kV x‐ray system by optimizing an iris collimator and beam filtration using Bayesian techniques and Monte Carlo (MC) simulations. Methods The Kilovoltage Optimized AcceLerated Adaptive therapy system's current beam configuration consists of a 225 kVp x‐ray tube, a 12‐leaflet tungsten iris collimator, and a 0.1 mm copper filter. A Bayesian optimization was performed for the large and small focal spot sizes of the kV x‐ray tube source at 220 kVp using TopasOpt, an open‐source library for optimization in TOPAS. Collimator thickness, copper filter thickness, source‐to‐collimator distance (SCD), and source‐to‐surface distance (SSD) were the variables considered in the optimization. The objective function was designed to maximize the dose rate and the dose at a depth of 5 cm while minimizing the beam penumbra width and the out‐of‐field dose (OFD), all evaluated in a water phantom. Post‐optimization, the optimal beam configuration was simulated and compared to the existing configuration. Results The optimal collimation setup consisted of 2.5 mm thick tungsten leaflets for the iris collimator and a 350 mm SSD for both focal spot sizes. The optimal copper filtration was 0.22 mm for the large focal spot and 0.15 mm for the small focal spot, with a SCD of 148.5 mm for the large focal spot and 125.8 mm for the small focal spot. For the large focal spot, the surface dose rate decreased by 9.4%, while the PDD at 5cm depth () increased by 7.7% compared to the existing iris collimator. Additionally, the surface beam penumbra width was reduced by 31.3%, and no significant changes in the OFD were observed. For the small focal spot, the surface dose rate for the new collimator increased by 3.7% and the increased by 5.3%, with no statistically significant changes in the beam penumbra width or OFD. Conclusion The optimal beam collimation and filtration for both x‐ray tube focal spot sizes of a kV radiotherapy system was determined using Bayesian optimization and MC simulations and resulted in improved dose distributions.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Physics→Même sujetAdvanced Radiotherapy Techniques→Travaux en français237 207→