A graphical user interface for Monte Carlo dose calculations for brachytherapy with egs_brachy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent advancements in brachytherapy necessitate precise dose calculations, transitioning from the traditional TG43 planning methods to the more sophisticated TG186 recommendations. However, the availability of accessible and efficient Monte Carlo (MC) codes capable of interfacing with clinical data for these advanced calculations remains limited. PURPOSE: This study presents and validates eb_gui, a graphical user interface designed to seamlessly integrate DICOM clinical data with egs_brachy, a fast MC dose calculation algorithm tailored for brachytherapy applications. METHODS: The egs_brachy graphical user interface (eb_gui) was developed using C++ with the Qt5 framework. Five benchmarking scenarios were employed to validate the use of eb_gui. Simulations were compared against three non-clinical test cases developed by the joint Working Group on Model-Based Dose Calculations (WG-MBDC), assessing local and global dose difference ratios with reference MC data. An interstitial HDR breast case and a low dose rate (LDR) prostate case were also analyzed, evaluating dose difference histograms, dose ratio maps, dose-volume histograms, and extracted dose metrics. RESULTS: For the three WG-MBDCA test cases, over 95% of evaluated voxels showed local dose differences of less than ± 0.40%, with all voxels demonstrating global dose differences within ± 0.02%. In the interstitial HDR breast case, over 95% of voxels exhibited global difference ratios within [-0.31%, +0.39%] relative to the reference dataset, while local difference ratios varied due to simulation conditions. Results of the LDR prostate test case simulations underscored the eb_gui's comprehensive capabilities and accuracy. CONCLUSION: eb_gui successfully bridges clinical data with egs_brachy MC simulations, facilitating advanced, patient-specific dose evaluations in accordance with TG186 recommendations. By releasing eb_gui as open-source software on GitHub, this study promotes widespread adoption within the clinical community, supporting the move toward more accurate and personalized brachytherapy treatments. This tool represents a significant advancement, enabling clinicians to conduct high-quality MC dose calculations efficiently.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,021 |
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 ».