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Enregistrement W1908174217 · doi:10.1118/1.4931963

Measuring neutron spectra in radiotherapy using the nested neutron spectrometer

2015· article· en· W1908174217 sur OpenAlexafffund
Robert Maglieri, A Licea, Michael D. Evans, Jan Seuntjens, J. Kildea

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensCanadian Nuclear Safety CommissionMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety CommissionNational Institute of Standards and Technology
Mots-clésBonner sphereNeutronMonte Carlo methodSpectrometerNeutron sourceEquivalent doseNeutron temperaturePhysicsIonization chamberNeutron detectionLinear particle acceleratorDetectorNuclear physicsDosimetryComputational physicsOpticsNuclear medicineIonizationNeutron cross sectionMathematicsBeam (structure)MedicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Out-of-field neutron doses resulting from photonuclear interactions in the head of a linear accelerator pose an iatrogenic risk to patients and an occupational risk to personnel during radiotherapy. To quantify neutron production, in-room measurements have traditionally been carried out using Bonner sphere systems (BSS) with activation foils and TLDs. In this work, a recently developed active detector, the nested neutron spectrometer (NNS), was tested in radiotherapy bunkers. METHODS: The NNS is designed for easy handling and is more practical than the traditional BSS. Operated in current-mode, the problem of pulse pileup due to high dose-rates is overcome by measuring current, similar to an ionization chamber. In a bunker housing a Varian Clinac 21EX, the performance of the NNS was evaluated in terms of reproducibility, linearity, and dose-rate effects. Using a custom maximum-likelihood expectation-maximization algorithm, measured neutron spectra at various locations inside the bunker were then compared to Monte Carlo simulations of an identical setup. In terms of dose, neutron ambient dose equivalents were calculated from the measured spectra and compared to bubble detector neutron dose equivalent measurements. RESULTS: The NNS-measured spectra for neutrons at various locations in a treatment room were found to be consistent with expectations for both relative shape and absolute magnitude. Neutron fluence-rate decreased with distance from the source and the shape of the spectrum changed from a dominant fast neutron peak near the Linac head to a dominant thermal neutron peak in the moderating conditions of the maze. Monte Carlo data and NNS-measured spectra agreed within 30% at all locations except in the maze where the deviation was a maximum of 40%. Neutron ambient dose equivalents calculated from the authors' measured spectra were consistent (one standard deviation) with bubble detector measurements in the treatment room. CONCLUSIONS: The NNS may be used to reliably measure the neutron spectrum of a radiotherapy beam in less than 1 h, including setup and data unfolding. This work thus represents a new, fast, and practical method for neutron spectral measurements in radiotherapy.

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)0,001
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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