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Enregistrement W1979762183 · doi:10.1088/1742-6596/444/1/012023

3D tomodosimetry using scintillating fibers: proof-of-concept

2013· article· en· W1979762183 sur OpenAlexaff
M Goulet, L Gingras, Luc Beaulieu, Louis Archambault

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterOpticsConcentricResolution (logic)PhysicsDose profilePercentage depth dose curvePlane (geometry)Materials scienceRadiationBeam (structure)GeometryMathematicsIonization chamberComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a novel, high-resolution 3D dosimeter based on the tomographic acquisition of the dose using long scintillating fibers. This study aims to demonstrate the concept of the dosimeter with simulated acquisitions using the input dose from Pinnacle 3 . The dosimeter is composed of concentric, cylindrical planes in which scintillating fibers are placed at different angles between the fiber and the cylindrical plane. Upon a complete rotation of the device around its central axis, the incident dose distribution on the cylindrical planes can be reconstructed using tomographic reconstruction algorithm. The 3D dose in the dosimeter can then be interpolated from the cylindrical 2D dose distributions. Using a simulated acquisition composed of two concentric cylindrical planes of 36 and 32 fibers each, we achieve below 1% local dose difference between the reconstructed 3D dose and the expected dose from Pinnacle 3 in the high dose, low gradient region of the volume encompassed inside the innermost cylindrical plane. The results show the potential of the method to perform high-resolution 3D dose measurements of both square and IMRT fields.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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