Dosimetric impact of physics libraries for electronic brachytherapy Monte Carlo studies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».