A Monte Carlo approach to the validation of a pencil beam algorithm used in treatment planning for conformal beam radiosurgery with static fields /
Notice bibliographique
Résumé
Stereotactic radiosurgery with several static conformal beams shaped by a micro multileaf collimator (muMLC) is used for treating small irregularly shaped brain lesions. Specific requirements for this technique are a precise localization and positioning of the target (1mm) and a precise (1mm) and numerically accurate (+/-5%) dose delivery. In this work, a pencil beam algorithm based treatment planning software BrainScan 5.2 (Brainlab, Germany) is validated against measurements (diode, radiographic films) and Monte Carlo simulations (BEAMnrc and XVMC codes). The latter is required because of difficulties in obtaining precise and accurate dose measurements for small fields. A dedicated muMLC component module for the BEAMnrc code was developed as part of this project. Results show that Monte Carlo calculations agree with measured dose distributions to within 2% and/or 1 mm except for field sizes smaller than 1.2 cm where agreement is within 5% due to uncertainties in measured output factors. Comparison with the pencil beam algorithm calculations were performed for square and irregularly shaped fields at different incidence angles on rectangular and humanoid homogeneous phantoms. Results show that the pencil beam algorithm is suitable for radiosurgery although some differences were found in the comparison of interleaf leakage and beam profile penumbras.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».