Monte Carlo modeling of the Varian TrueBeam linear accelerator, with chamber effects included in determination of the source parameters
Notice bibliographique
Résumé
Varian has opted not to provide the physical details of their TrueBeam linear accelerator, which has historically been provided to researchers under non-disclosure agreements to construct accurate Monte Carlo beam models. One compromise has been to release Monte Carlo calculated phase space data above the linac jaws, with source parameters tuned to TrueBeam representative beam data. In addition, Varian has also developed a cloud-based VirtuaLinac web interface that allows for the generation of phase space data with customizable source parameters on a pay-as-you-go basis, without knowing the geometric details within the Geant4 model. The main disadvantages of Varian phase space sources are the efficiency and cost when compared to a full BEAMnrc/EGSnrc Monte Carlo beam model. Phase space sources can have massive storage requirements, their network and hard drive use can drastically slow down simulations, and the cost is not insignificant for detailed tuning of VirtuaLinac source parameters to in-house measurements.FalseBEAM, an independent TrueBeam model for 6 MV flattening filter free (FFF) photon beams, has been constructed by modifying a previously commissioned 6 MV model of the Varian Clinac 21EX in BEAMnrc. Geometric dimensions and materials were matched in a trial and error approach to the photon/electron fluence and spectra of Varian phase space files. Once the in-house model phase space matched that of the Varian phase space with identical source parameters, the source parameters were tuned to match in-house water tank measurements obtained with the PTW microDiamond detector. In addition, a BEAMnrc implementation of a published PENELOPE TrueBeam model, FakeBeam, was investigated. Detector models were included in all dose to water simulations to include the effects of volume averaging and the non-water equivalence of the detector materials, which allowed for more accurate selection of beam model source parameters.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».