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Enregistrement W1802737731 · doi:10.1088/0031-9155/60/11/n231

3D printed plastics for beam modulation in proton therapy

2015· article· en· W1802737731 sur OpenAlexafffund
Clay Lindsay, Joel Kumlin, Andrew Jirasek, R Lee, D. Mark Martinez, Paul Schaffer, Cornelia Hoehr

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaBC Cancer AgencyTRIUMF
Organismes subventionnairesTRIUMF
Mots-clésMaterials scienceFused filament fabricationFabricationStopping power3d printedProton therapyBeam (structure)ProtonPower densityOptics3D printingComposite materialBiomedical engineeringPower (physics)Nuclear physicsPhysicsDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two 3D printing methods, fused filament fabrication (FFF) and PolyJet™ (PJ) were investigated for suitability in clinical proton therapy (PT) energy modulation. Measurements of printing precision, printed density and mean stopping power are presented. FFF is found to be accurate to 0.1 mm, to contain a void fraction of 13% due to air pockets and to have a mean stopping power dependent on geometry. PJ was found to print accurate to 0.05 mm, with a material density and mean stopping power consistent with solid poly(methyl methacrylate) (PMMA). Both FFF and PJ were found to print significant, sporadic defects associated with sharp edges on the order of 0.2 mm. Site standard PT modulator wheels were printed using both methods. Measured depth-dose profiles with a 74 MeV beam show poor agreement between PMMA and printed FFF wheels. PJ printed wheel depth-dose agreed with PMMA within 1% of treatment dose except for a distal falloff discrepancy of 0.5 mm.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,307
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,128 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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