SU‐GG‐T‐439: Linac Waveguide Performance in the Presence of Parallel MR Fringe Fields
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : To investigate the effects of magnetic fields which are parallel to a Linac waveguide and similar to those present in our Linac‐MR system, on a Linac waveguide's performance. Method and Materials : Parallel homogeneous and MR‐like magnetic fields of various strengths (29G – 144G) were applied to a 3D waveguide model emulating the Varian 600C Linac, previously developed by our group. MR‐like fringe fields were approximated using a pair of 3D analytic current loops, whose dimensions and current were optimized to match the field strengths from the MR imager. PARMELA, a particle tracking software, was then used to evaluate the magnetic field effects on the waveguide's performance. The electron beam current, energy, FWHM, and center‐of‐mass (COM) position at the target were investigated as a function of field strength. Results : For parallel fields, an increase in the beam loss in the waveguide was observed. Parallel fields caused an added beam loss of 0.269%/G, while MR‐like fields caused a 0.273%/G beam loss over the field range investigated, where we have demonstrated that most of the beam loss occurs in the electron gun. The energy and COM position of the electrons incident on the target is insensitive to changes in field strength, however there is a large effect on the distribution's FWHM. The FWHM increases from 0.12mm at 0G, to approximately 3.4mm at 125G, at a rate of 0.024mm/G. Conclusions : Our simulations have shown that under large parallel magnetic fields similar to those present in a Linac‐MR system, a Varian 600C Linac is operational. There is however an effect on the percent beam loss and FWHM of the electron beam at the target, where the beam loss occures mostly at the electron gun. Negligable effects are seen on the electron energy and COM position at the target.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».