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Enregistrement W4407987320 · doi:10.1002/mp.17633

Dosimetric impact of physics libraries for electronic brachytherapy Monte Carlo studies

2025· article· en· W4407987320 sur OpenAlexafffund
Christian Valdes‐Cortez, Iymad Mansour, David Santiago Ayala Alvarez, Francisco Berumen, Gaël Ndoutoume‐Paquet, Peter Watson, Jan Seuntjens, Facundo Ballester, Ernesto Mainegra‐Hing, Rowan M. Thomson, Luc Beaulieu, J. Vijande

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCarleton UniversityUniversité LavalPrincess Margaret Cancer CentreMcGill UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGeneralitat Valenciana
Mots-clésMonte Carlo methodBrachytherapyMedical physicsDosimetryPhysicsNuclear medicineStatistical physicsMedicineComputer scienceComputational physicsNuclear physicsRadiologyRadiation therapyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Low‐energy x‐ray beams used in electronic brachytherapy (eBT) present significant dosimetric challenges due to their high depth‐dose gradients, the dependence of detector response on materials, and the lack of standardized dose‐to‐water references. These challenges have driven the need for Monte Carlo (MC) simulations to ensure accurate dosimetry. However, discrepancies in the physics models used by different MC systems have raised concerns about their dosimetric consistency, particularly in modeling bremsstrahlung interactions. Purpose To assess the dosimetric impact of using different physics approaches in three state‐of‐the‐art MC systems for eBT, focusing on the disagreements observed when different MC methods are used to evaluate bremsstrahlung interactions. Methods The MC studies of the Axxent S700, the Esteya, and the INTRABEAM eBT systems were performed using two EGSnrc applications (egs_brachy and egs_kerma), TOPAS, and PENELOPE‐2018 (PEN18). The fluence spectra and depth doses were compared for simplified x‐ray tube models, which maintain the target mode (transmission or reflection), the target material and thickness, and the surface applicators’ source‐to‐surface distance. An extra simulation was made to evaluate the utility of the simplified models as proxies in predicting the most important characteristics of an accurate applicator's simulation (detailed model of INTRABEAM's 30 mm surface applicator). The EGSnrc applications and PEN18 utilized their default bremsstrahlung angular emission approaches. TOPAS used two physics lists: g4em‐livermore (TOPASliv) and g4em‐penelope (TOPASpen). Results The most significant differences between MC codes were observed for the transmission target mode. The bremsstrahlung component of the fluence spectra differed by about 15% on average, comparing PEN18, EGSnrc applications, and TOPASliv, with PEN18's fluences consistently lower. EGSnrc and PEN18 agreed within 3% for their characteristic spectrum components. However, PEN18's characteristic lines overreached TOPASliv’s by 40%. Those spectral characteristics generated depth dose differences, where PEN18, on average, scored 9% lower than EGSnrc and TOPASliv. Considering TOPASpen in the transmission mode, PEN18's fluence spectrum presented a lower bremsstrahlung (5%) but a higher characteristic component (10%); these spectral differences compensated, generating depth dose differences within 1% average. In the reflection target mode, EGSnrc and PEN18 agreed within 4% for the bremsstrahlung and characteristic components of the fluence spectra. With TOPASpen in the reflection mode, PEN18 presents 12% lower fluences in the bremsstrahlung component but 6% higher characteristic lines. This spectral behavior diminished the depth dose differences up to 3%. Conclusion This work found considerable disagreements between three state‐of‐the‐art MC systems commonly used in medical applications when simulating bremsstrahlung in eBT. The differences arose when the bremsstrahlung angular distribution and the atomic relaxation processes in the target became relevant. More theoretical and experimental studies are necessary to evaluate the impact of these differences on related calculations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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