Sci-Fri PM: Dosimetry-02: A Nested Neutron Spectrometer to Measure Neutron Spectra in Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
During high-energy radiotherapy treatments, neutrons are produced in the head of the linac through photonuclear interactions. This has been a concern for many years as photoneutrons contribute to the accepted, yet unwanted, out-of-field doses that pose an iatrogenic risk to patients and an occupational risk to personnel. Presently, in-room neutron measurements are difficult and time-consuming and have traditionally been carried out using Bonner spheres with activation foils and TLDs. In this work, a new detector, the Nested Neutron Spectrometer (NNS) is tested for use in radiotherapy bunkers. The NNS is designed for easy handling and is more practical than the traditional Bonner spheres. The NNS, operated in current mode, was used to measure the dose equivalent, average energy and energy spectrum at several positions in a radiotherapy bunker. The average energy and spectra were compared to Monte Carlo simulations while the dose equivalent was compared to bubble detector measurements. The average energies, as measured by the NNS and Monte Carlo simulations, differed by approximately 30% across the bunker. Measurements of the dose equivalent using the NNS and the bubble detectors agreed within 50% in the maze and less than 10% close to the linac head. Apart from some discrepancies at thermal energies, we also found reasonable agreement between NNS-measured and Monte Carlo-simulated spectra at a number of locations within our radiotherapy bunker. Our results demonstrate that the NNS is a suitable detector to be used in high dose-rate radiotherapy environments.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».