A Simulation Study on Estimation of Bragg-Peak Shifts via Machine Learning Using Proton-Beam Images Obtained by Measurement of Secondary Electron Bremsstrahlung
A Simulation Study on Estimation of Bragg-Peak Shifts via Machine Learning Using Proton-Beam Images Obtained by Measurement of Secondary Electron Bremsstrahlung
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利用通过二次电子轫致辐射测量获得的质子束图像通过机器学习估计布拉格峰位移的模拟研究
DOI：
10.1109/trpms.2019.2928016
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发表时间：
2020
影响因子：
4.4
通讯作者：
Kawachi Naoki
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yamaguchi Mitsutaka;Nagao Yuto;Kawachi Naoki
我们研究了一种通过机器学习估计布拉格峰位移的方法，使用通过蒙特卡罗模拟测量二次电子韧致辐射（SEB）获得的质子束图像。将能量为139 MeV的质子束入射到内部随机放置空气球的水模体上，制备6400对“质子束图像”和“布拉格峰位移”，然后进行多元线性回归分析。一个很好的协议之间的实际布拉格峰位移和预测值的训练和测试集。所获得的预测模型的决定系数为0.899的训练集和0.894的测试集。因此，我们发现，一个预测模型具有小的方差和高的预测性能，可以得到使用SEB数据。
We investigated an estimation method of Bragg-peak shifts via machine learning using proton-beam images obtained by measurement of secondary electron bremsstrahlung (SEB) by Monte Carlo simulation. Proton beams having energy of 139 MeV were incident on a water phantom with randomly placed air spheres inside, and 6400 pairs of “proton-beam images” and “a Bragg-peak shift” were prepared and then multiple linear regression analysis was carried out. A good agreement was found between the actual Bragg-peak shifts and predicted values in both the training and test sets. The coefficients of determination of the obtained prediction model were 0.899 for the training set and 0.894 for the test set. Consequently, we found that a prediction model with small variance and high prediction performance could be obtained using the SEB data.
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