Absorbed and effective dose estimates in HR-pQCT of the distal radius and tibia: virtual dosimetry with a GPU-accelerated Monte Carlo code
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective . To obtain maps of absorbed dose and an estimate of the effective dose to an adult patient for a high resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) (XtremeCT II) examination of the distal tibia and radius, using a graphical processing unit (GPU)-based Monte Carlo (MC) code. Approach . We adapted the validated code gCTD (GPU-based CT Dose calculator), to replicate the HR-pQCT configuration. MC simulations were performed on digital phantoms of the tibia and radius obtained from bilateral scans of the ankle and wrist of a 25 year-old female volunteer. Scans were segmented using an ad hoc algorithm in Fiji. Simulations run on an NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU board. MC dose estimates were validated via computed tomography dose index measurements. Main Results. We obtained the absorbed dose distribution in the skin, bone, bone marrow, fat, and muscle tissues. The effective dose for the HR-pQCT examination were 2.05 μ Sv and 2.13 μ Sv for the right and left tibia, and 1.48 μ Sv and 1.49 μ Sv for the right and left radius, respectively, with a Type A statistical uncertainty of 0.06% ( k = 3) with 4.66 × 10 11 photon histories. Corresponding effective dose conversion coefficients ( k-factors ) were 0.185 μ Sv ∙ mGy −1 · cm −1 (tibia), and 0.133 μ Sv mGy −1 · cm −1 (radius). Significance. We reported the first independent estimate of the effective dose for standard HR-pQCT clinical scans of the distal tibia and radius with the XtremeCT II scanner. Effective dose estimates (considering a total relative uncertainty of less than 40%) were lower than those indicated by the manufacturer and commonly reported for these scans. With 4.66 × 10 9 photon histories, the gCTD MC code can produce 3D dose maps from segmented HR-pQCT images in less than 12 s (GPU time), with 0.9% ( k = 3) statistical uncertainty, making real-time personalized dose estimate feasible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».