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Enregistrement W7056855330

Implantation et validation dâun modèle Monte Carlo du Cyberknife dans un outil de calcul de dose clinique

2014· other· fr· W7056855330 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodCyberknifeHybrid Monte CarloStatistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Cyberknife (Accuray, Sunnyvale, CA) est un appareil de radiochirurgie stéréotaxique sans cadre. Il a été développé pour administrer de fortes doses dans des volumes restreints. Aussi, pour obtenir une conformation optimale de traitement, des champs circulaires de petites dimensions sont utilisés (\\phi\n = 0,5 à 6 cm). L'étude dosimétrique de ces petits champs doit être menée selon de nouveaux standards puisque ceux-ci échappent aux définitions du TG-51. L'objectif de ce projet est d'implanter une plateforme de calcul de dose de type Monte Carlo pour le CyberKnife en clinique. \n\nIl s'articule autour de deux réalisations principales. Tout d'abord, une caractérisation dosimétrique du modèle Monte Carlo de l'accélérateur linéaire du CyberKnife a été menée à travers des simulations Monte Carlo générées par le moteur de EGSnrc. Cette étude est basée sur la caractérisation de la réponse d'un détecteur à un champ de type CK à partir de simulations EGS_chamber. Cette approche permet de prendre en compte l'impact du détecteur sur les mesures expérimentales. Cet aspect est d'autant plus important que le modèle Monte Carlo de l'accélérateur est validé à partir de mesures expérimentales. Les résultats obtenus montrent une bonne concordance, <1% ou 1 mm, entre les mesures expérimentales et les données de simulations pour les grands champs. Pour les champs de diamètre < 12,5 mm, le modèle est moins exact et une correction est appliquée pour atteindre une différence de <1% ou 1 mm.\n\nDeuxièmement, ce modèle validé du CK a été implanté dans un cadre de calcul Monte Carlo complet. Une plateforme de calcul dédiée aux calculs Monte Carlo, WebTPS, a été adaptée aux calculs de dose CK. Cette plateforme reçoit les données relatives au plan de traitement et lance des calcul EGSnrc sur un superordinateur. Cette approche tend à réduire les approximations lors de l'évaluation dosimétrique de plans de traitements cliniques. Une incertitude inférieure à 1% peut être atteinte en deux heures de calcul.\n\nCe projet a donc pour objectif de développer une référence clinique pour le calcul de dose dans le cadre de la radiochirurgie stéréotaxique. L'outil WebTPS pourrait être particulièrement utile en clinique, l'algorithme de calcul de dose du CK étant limité dans plusieurs situations de traitement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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