Clinical implementation of an open-source Monte Carlo system across multiple centers for permanent implant brachytherapy dose evaluation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aims to clinically implement eb_gui, a user-friendly toolkit for Monte Carlo simulations utilizing egs_brachy, in the context of low-dose-rate (LDR) brachytherapy for prostate and breast cancers. METHODS: I). Utilizing Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) files, the open-source interface eb_gui was employed to compute doses. The commissioning process involved comparing eb_gui results against clinical TG-43 treatment planning system (TG43-TPS) calculations, encompassing point-by-point differences across 3D dose distributions, dose volume histograms, and dose metrics. Additionally, patient-specific dose distributions were computed using eb_gui's full-tissue models (TG186-MC) and compared against TG-43 Monte Carlo calculations (TG43-MC) across multiple cancer centers. RESULTS: Excellent agreement was observed between TG43-TPS and TG43-MC calculated doses, with point-to-point differences of less than 1 Gy (∼1% of prescription dose) for breast and prostate cases. Comparisons between multicenter TG186-MC and TG43-MC doses highlighted discrepancies that underscore the limitations of the TG-43 formalism and affirming the necessity for a model-based dose calculation algorithm (MBDCA). CONCLUSION: This study successfully developed a series of test cases and a commissioning workflow for implementing eb_gui in LDR brachytherapy across multiple centers. The findings underscore the potential of TG-186 MBDCA to enhance the precision of patient dosimetry and improve the accuracy of treatment outcome predictions in LDR brachytherapy. This work represents a significant step toward broader adoption of advanced dose calculation methodologies in clinical practice.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 0,002 |
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 ».