Po‐Poster ‐ 12: Evaluation of MOSFETS for Gamma Knife® helmet factor measurements
Notice bibliographique
Résumé
The Gamma Knife ® is calibrated annually using the 18 mm collimator helmet; the dose rates for the other helmets are determined by measuring the radiation output relative to the 18 mm helmet. These relative measurements yield a helmet factor for each collimator helmet, which is incorporated into the treatment planning software, and is validated during annual quality assurance testing. Traditionally, helmet factors have been measured using 1×1×1 mm3 thermoluminescent dosimeters (TLDs). Determining helmet factors using this technique is a challenging process since the TLDs are small and fragile, and their preparation, calibration and readout is very time consuming. They also have a large uncertainty of 2 to 5%. The goal of this research is to investigate the use of metal oxide semiconductor field effect transistor dosimeters (MOSFETs) for Gamma Knife® helmet factor measurements. The MOSFET linearity and reproducibility was first characterized using a teletherapy unit; the linearity and reproducibility were both found to be within 2%. The helmet factors were then measured using TLDs, and again using MOSFETs. The TLD results gave helmet factors within 2.5% of the manufacturer's values; the MOSFETs provided helmet factors within 1.3% of the manufacturer's values, in a fraction of the time it took to generate the TLD results. This investigation confirms that MOSFETs can be used to measure Gamma Knife® helmet factors more quickly and accurately than TLDs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».