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Enregistrement W1969751059 · doi:10.1118/1.1386423

A two‐source model for electron beams: Calculation of relative output factors

2001· article· en· W1969751059 sur OpenAlexafffund
Jiaoyang Chen, Jake VanDyk, C. Lewis, Jerry Battista

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésInverse-square lawAperture (computer memory)PhysicsOpticsSquare (algebra)InverseElectron scatteringComputational physicsScatteringElectronCathode rayField (mathematics)Monte Carlo methodBeam (structure)Range (aeronautics)Square rootMathematicsGeometryMaterials scienceQuantum mechanicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-source model for the calculation of relative output factors (ROF) for clinical applications of electron beams has been developed. The model consists of (1) an effective extended source above the final field-defining aperture (cutout) plane and (2) a source due to scattering from the aperture. Calculations are based on Fermi-Eyges theory and a pencil beam algorithm with parameters determined independently for each major scattering component. The model predicts a modified inverse square law for determining the dose rate for the electron beams. It also generalizes the "square-root method" and "one-dimensional method" that are often used clinically for ROF calculations. A computer program based on the model has been developed to calculate ROF for irregular fields. The predictions of ROF values have been compared with measurements on a Varian CLINAC 2100C/D accelerator for different cutout size, energies, applicators, and SSDs for square fields, rectangular fields, circular fields, and irregular fields. The agreement between prediction and measurement of the ROF for these wide range of conditions is generally within 1% for energies from 6 to 20 MeV. This two-source model can be used for clinical applications and it requires a minimal set of measured input data.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,472

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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